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# Unkor — API de détection de deepfakes

Backend FastAPI servi par Docker sur HuggingFace Spaces (port **7860**).

Analyse hybride 100 % locale (CPU) : détecteur IA généraliste (Swin ONNX) +
EfficientNet visage (ONNX), complétés par ELA, FFT, SRM, cohérence chromatique,
qualité (Laplacien) et EXIF, fusionnés par vote pondéré.

## Endpoint principal

- `POST /analyze` — `multipart/form-data`, champ `file` (image JPEG/PNG/WebP).
  Renvoie `confidence_score`, `is_deepfake`, `scores` par analyseur, etc.

## Modèles

Les poids ne sont **pas** inclus dans l'image : ils sont téléchargés au
démarrage par `model_bootstrap.py` (en arrière-plan) depuis HuggingFace.

## Variables d'environnement (Settings → Variables and secrets)

| Variable | Rôle |
|---|---|
| `HF_TOKEN` | Jeton HuggingFace (quotas / repos privés) |
| `SDXL_MODEL_REPO` | Repo du détecteur IA (défaut `umm-maybe/AI-image-detector`) |
| `SDXL_MODEL_FILE` | ONNX déjà converti à télécharger directement (évite la conversion) |
| `ONNX_MODEL_REPO` / `ONNX_MODEL_FILE` | Modèle visage EfficientNet (.onnx) |
| `UNKOR_DEBUG` | `1` pour journaliser les scores bruts |

Le frontend pointe vers ce Space via `VITE_API_URL`.