multimodal-deepfake-detector

🕵️ Multimodal Deepfake Detection Model

Modèle d'ensemble multimodal pour détecter les contenus générés par IA (images, vidéos, texte) avec explicabilité GradCAM.

🏗️ Architecture

Visual Branch    EfficientNet-B0/B4  ──┐
                                       ├──► Fusion pondérée ──► Confidence [0-1]
Text Branch      RoBERTa-base         ──┘
                    ↓
               GradCAM Heatmap (explicabilité)

🚀 Utilisation Rapide

from inference import load_model, classify_image, classify_text, classify_multimodal

model, config = load_model('multimodal_ensemble.pt', device='cuda')

# Image + GradCAM
result = classify_image(model, 'face.jpg', return_gradcam=True)
print(f"{result['prediction']} — confidence: {result['confidence']:.2%}")
# result['gradcam'] → heatmap (224, 224)

# Texte
result = classify_text(model, 'Cet essai analyse les impacts...')
print(f"{result['prediction']} — confidence: {result['confidence']:.2%}")

# Multimodal (image + texte)
result = classify_multimodal(model, image_path_or_pil='face.jpg', text='Caption...')
print(f"Fusion: {result['prediction']} — poids: {result['fusion_weights']}")

📊 Jeux de Données

• Visuel: Hemg/deepfake-and-real-images — 528K images
• Texte: artem9k/ai-text-detection-pile — 1.88GB

📁 Fichiers

🔗 Space de Démo

alianassmaaa/multimodal-deepfake-space

📄 Licence

Apache-2.0