Ce projet utilise une combinaison de modèles EfficientNet et Vision Transformer pour détecter les deepfakes dans les images.

1. Introduction
2. Installation
3. Dataset
4. Modèles Utilisés
5. Présentation
6. Résultats

La détection des deepfakes est un enjeu majeur de la sécurité numérique. Ce projet combine deux architectures de réseaux de neurones, EfficientNet et Vision Transformer, pour améliorer la précision et la robustesse de la détection de deepfakes.

Pour utiliser ce projet, vous devez avoir Python 3.8 et les bibliothèques nécessaires installées. Voici comment configurer votre environnement :

git clone https://github.com/taeyeonmik/ViT_deepfake
cd ViT_deepfake
pip install -r requirements.txt

Installation de Model State Dict

ffhq.zip, stylegan_ffhq.zip, stylegan_celeba.zip. Consultez On the Detection of Digital Face Manipulation pour l'article, et DFFD: Diverse Fake Face Dataset pour les datasets.

EfficientNet est une famille de modèles de convolution neuronale qui optimisent la précision et l'efficacité des calculs. Pour plus d'informations, consultez EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks.

Vision Transformer (ViT) utilise des mécanismes d'attention pour traiter des images avec une précision impressionnante. Pour plus d'informations, consultez An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale.

Vous pouvez consulter presentation.pdf dans ce repo, si vous voulez savoir des détailles de ce projet.

Tous les résultats sont disponible en forme de graphiques dans train-results et inference.