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The **Deep-Fake-Detector-v2-Model** is a state-of-the-art deep learning model designed to detect deepfake images. It leverages the **Vision Transformer (ViT)** architecture, specifically the `google/vit-base-patch16-224-in21k` model, fine-tuned on a dataset of real and deepfake images. The model is trained to classify images as either "Realism" or "Deepfake" with high accuracy, making it a powerful tool for detecting manipulated media. ** Update : ** The previous model checkpoint was obtained using a smaller classification dataset. Although it performed well in evaluation scores, its real-time performance was average due to limited variations in the training set. The new update includes a larger dataset to improve the detection of fake images. The model is based on the **Vision Transformer (ViT)**, which treats images as sequences of patches and applies a transformer encoder to learn spatial relationships. Key components include: - **Patch Embedding**: Divides the input image into fixed-size patches (16x16 pixels). - **Transformer Encoder**: Processes patch embeddings using multi-head self-attention mechanisms. - **Classification Head**: A fully connected layer for binary classification.

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> `deepfake-detector-model-v1` is a vision-language encoder model fine-tuned from google/siglip-base-patch16-512 for binary deepfake image classification. It is trained to detect whether an image is real or generated using synthetic media techniques. The model uses the `SiglipForImageClassification` architecture.

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Dog-Breed-120

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dots.ocr-GGUF

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Face-Mask-Detection

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> **Face-Mask-Detection** is a binary image classification model based on `google/siglip2-base-patch16-224`, trained to detect whether a person is **wearing a face mask** or **not**. This model can be used in **public health monitoring**, **access control systems**, and **workplace compliance enforcement**.

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Fara-7B-AIO-GGUF

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Fara1.5-27B-GGUF

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FireRed-OCR-GGUF

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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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