FaceAIorNot ｜真人臉，還是 AI 生成人臉？

🧠 Model Description / 模型簡介

This model classifies face images into two categories: AI-generated and Not AI-generated.
本模型將臉部圖片分類為「AI生成」或「非AI生成」。

🔗 Model Homepage / 模型主頁：https://huggingface.co/hchcsuim/FaceAIorNot

📊 Evaluation Results / 模型評估

Accuracy 準確率: 99.35%
Precision 精確率: 99.25%
Recall 召回率: 99.47%
F1-score F1 分數: 99.36%
Loss 損失: 0.0233

Dataset: 105,330 face images (50% real / 50% AI), from 17 datasets, 14 generation techniques, 90% train / 10% test
資料集共 105,330 張臉部圖片（50% 真人 / 50% AI），來自 17 個資料集、14 種生成技術，90% 訓練 / 10% 測試

⚠️ Disclaimer / 免責聲明

This model is for research and educational use only. Not 100% accurate.
請僅用於研究與教育用途，結果非百分之百準確。

Do not use for identity verification, legal judgment, or public exposure.
請勿用於身分驗證、法律判斷或公開揭露等用途。

👨‍💻 About the Developer / 關於開發者

Hung Chih Hsiang（洪誌翔）
Master’s student in Information Management, Cheng Shiu University.
正修科技大學資訊管理所碩士生。

Focus: deepfake detection, snake recognition, system development, DevOps
專長：深度偽造辨識、蛇類辨識、系統開發與運維

🤝 Open to Collaborations / 歡迎合作

I'm open to:
我歡迎以下方向的合作：

Research or commercial AI projects / AI 研究或商業應用
Model training, optimization, deployment / 模型訓練、優化與部署
System development, MLOps & DevOps / 系統開發與 MLOps、DevOps 整合