DeeCLIP

DeeCLIP: Un marco robusto y generalizable basado en Transformer para detectar imágenes generadas por IA ☀️ Si este trabajo te resulta útil para tu investigación, ¡por favor, dale una estrella a nuestro repositorio y cita nuestro artículo! ☀️ TODO Estamos trabajando duro en los siguientes elementos:...

Agentic-CLIP-Benchmark

Agentic-CLIP-Benchmark: Evaluación Zero-Shot en CIFAR-10 -green.svg Este proyecto implementa un pipeline robusto y automatizado para evaluar el modelo CLIP ViT-B/32 de OpenAI en el conjunto de prueba completo de CIFAR-10 10,000 imágenes. Desarrollado mediante un flujo de trabajo AI-Native Trae ID...

DeeCLIP: a Robust and Generalizable Transformer-Based Framework for Detecting AI-Generated Images

This paper introduces DeeCLIP, a novel framework for detecting AI-generated images using CLIP-ViT and fusion learning. Despite significant advancements in generative models capable of creating highly photorealistic images, existing detection methods often struggle to generalize across different...