Што прави алатката
DeepfakeBench е отворена истражувачка рамка за споредување методи за deepfake детекција со заеднички податоци, обработка и метрики. Таа е наменета за технички тимови што поставуваат модели и експерименти, а не за едноставно прикачување видео без инсталација.
Примена во независно истражување
Користете ја за да проверите како детектор работи на сопствена означена тест-колекција, дали има разлики меѓу формати и колку резултатите се пренесуваат на нови извори.
Пример за примена
Истражувачка лабораторија споредува два модела на компресирани јавни видеа; партнерска редакција добива извештај за ограничувањата, а не автоматска пресуда за секоја снимка.
Како да започнете
- Прочитајте ги зависностите и лиценците на моделите.
- Поставете одделна Python околина и соодветни податоци.
- Зачувајте конфигурација, checkpoint и метрики од експериментот.
Ограничувања и толкување
Бенчмарк на еден датасет не ја утврдува точноста во реална истрага. Избегнете преклопување меѓу тренинг и тест-податоци; моделите и датасетите може да имаат различни услови.
