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sdxl-detector

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高效分类现代图像与Wikimedia-SDXL数据优化模型

SDXL Detector专为精确分类Wikimedia-SDXL图像对而设计，通过微调umm-maybe AI art detector模型，有效提高了对现代扩散模型和非艺术性图像的识别能力。尽管对旧版本生成模型图像的检测能力可能不如原始模型，SDXL Detector适合非商业用途，凭借AutoTrain训练展现出高效性能，如出色的f1得分和精准度。

Github模型AutoTrain开源项目SDXL图像分类HuggingfaceWikimediaAI艺术检测器
Hugging Face

SDXL Detector 项目介绍

背景介绍

SDXL Detector 是一个经过微调的图像分类模型，基于最初的 umm-maybe AI 艺术检测器 进行开发。该项目主要使用了来自 Wikimedia-SDXL 图像对的数据集，其中 SDXL 图像是通过基于 BLIP 生成的描述 Wikimedia 图像的提示生成的。这一过程使得模型在最新的扩散模型生成的图像以及非艺术类图像上表现出了显著的性能提升。

SDXL Detector 特别擅长识别近期生成的各种图像内容。然而，对于使用其它模型（例如旧版的 VQGAN+CLIP）生成的图像，该模型的表现相较于原始检测器可能有所下降。

数据来源

用于微调的数据来源包括合成数据（由 SDXL 生成，因此不受版权限制），以及从 Wikimedia 下载的“自由数据”。有关这些数据的详细版权信息，请参阅 Wikimedia 的许可说明。然而，需要注意的是，初始 umm-maybe AI 艺术检测器所使用的数据是从 Reddit 帖子中的图片链接抓取的，其中可能包含受版权保护的内容。因此，SDXL Detector 和其前身模型主要适用于非商业用途，如个人用途或教育目的。

模型训练使用的工具

SDXL Detector 的训练通过 AutoTrain 平台完成，问题类型被定义为图像分类。

验证指标

SDXL Detector 的验证指标显示其在图像分类任务中的高效性能：

  • 损失：0.08717025071382523
  • F1 分数：0.9732620320855615
  • 精确度：0.994535519125683
  • 召回率：0.9528795811518325
  • AUC（曲线下面积）：0.9980461893059392
  • 准确率：0.9812734082397003

这些指标表明，SDXL Detector 在分类问题上的表现非常突出，尤其是在图像识别的精确度和召回率方面。其高 AUC 值也验证了模型在区分不同类别图像时的能力。

总而言之，SDXL Detector 通过使用更动态的数据集和优化的检测算法，为图像分类任务提供了一种更为有效和精确的解决方案。

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