Mindket

Deepfake Detection System

新上架第 1 版 · 更新于

概览

一个以深度伪造检测命名的 Gradio 应用,用来检查媒体是否可能是伪造的。可在 Hugging Face 的浏览器里用,也可在装有 Python 3.13 的自己电脑上运行。

Deepfake Detection System 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.13
  • pip 命令
用在
  • 网页浏览器,在 Hugging Face 上的 Space 页面里
  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上运行 Python 3.13 的本地副本
  • Hugging Face 的 cpu-basic 硬件,在线 Space 就跑在上面
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download saimuddineni/deepfake-detection-system --repo-type space --local-dir deepfake-detection-system
cd deepfake-detection-system

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这个 Space 是一个名为 Deepfake Detection System 的 Gradio 应用。从名字看,它检查一张图片或一段视频是否可能是深度伪造,也就是由 AI 制作或改动的媒体。

README 里只有一个配置指引,所以来源没有给出功能列表。仓库里有 app.py、requirements.txt 和 README。

适合谁

适合想在浏览器标签页里快速看看检测器的人,也适合想读一个检测任务的小型 Gradio 应用的开发者。

IndustryWho uses itHow they use itExample
新闻记者检查一张可疑的图片或一段视频在报道之前先筛查一张图片
信任与安全审核员对被标记的媒体试用检测器对一个被标记的内容快速获得第二个意见
教育教师和学生打开应用,试几个例子讨论深度伪造是怎样被检测的
AI 开发开发者阅读 app.py 和 requirements.txt把这个布局用到另一个检测器上

如果你需要能在法律或新闻场合依赖的结果,可以跳过,因为来源没有给出准确率数字。

用在哪里

这个应用可以在下面这些地方运行。

  • 网页浏览器,在 Hugging Face 上的 Space 页面里
  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上运行 Python 3.13 的本地副本
  • Hugging Face 的 cpu-basic 硬件,在线 Space 就跑在上面
Use caseWhoWhat they get back
检查一份媒体任何人浏览器页面里的检测结果
运行私人副本开发者在自己机器上的同一个应用
研究代码学习者一个只有两个代码文件的简短 Gradio 应用

如何设置

在线使用只需要浏览器。本地副本需要下面这些。

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.13
  • pip 命令
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 用 hf 命令把 Space 的文件下载到一个文件夹里。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 安装 6.18.0 版本的 gradio。
  5. 安装 requirements.txt 里列出的包。
  6. 用 python app.py 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download saimuddineni/deepfake-detection-system --repo-type space --local-dir deepfake-detection-system
cd deepfake-detection-system
pip install gradio==6.18.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

打开 Space 页面,或者在你的副本里运行下面的命令,再打开应用提供的页面。然后添加你想检查的媒体并运行。

python app.py

示例

你打开这个 Space,添加一张想检查的图片并运行。应用会在页面上显示它的检测结果,不过来源没有描述具体的输出。

新手与专家

如果你是新手,打开 Space 页面,先试一张你知道来历的图片。一个已知的例子能帮你判断该在多大程度上相信答案。

如果你熟悉这个领域:仓库很小,有 app.py 和 requirements.txt,应用在 Python 3.13 上用 Gradio 6.18.0。来源没有列出任何模型仓库,所以没有说明检测是怎么做的,也没有说准确率如何。

  1. 打开 Space 页面或运行 app.py
  2. 添加要检查的媒体
  3. 应用运行检测
  4. 结果显示在同一个页面上

注意事项

来源只给出了名称和文件。把任何检测器的结果当作提示,而不是证据。

  • License: MIT
  • Cost to run: 未提及
  • Data it reaches: 你给它的媒体。来源没有说明其他内容。

README 和文件

README

Deepfake Detection System

一个以深度伪造检测命名的 Gradio 应用,用来检查媒体是否可能是伪造的。可在 Hugging Face 的浏览器里用,也可在装有 Python 3.13 的自己电脑上运行。

由 saimuddineni 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:这个 Space 是一个名为 Deepfake Detection System 的 Gradio 应用。从名字看,它检查一张图片或一段视频是否可能是深度伪造,也就是由 AI 制作或改动的媒体。

README 里只有一个配置指引,所以来源没有给出功能列表。仓库里有 app.py、requirements.txt 和 README。

适合谁:适合想在浏览器标签页里快速看看检测器的人,也适合想读一个检测任务的小型 Gradio 应用的开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
新闻 | 记者 | 检查一张可疑的图片或一段视频 | 在报道之前先筛查一张图片
信任与安全 | 审核员 | 对被标记的媒体试用检测器 | 对一个被标记的内容快速获得第二个意见
教育 | 教师和学生 | 打开应用,试几个例子 | 讨论深度伪造是怎样被检测的
AI 开发 | 开发者 | 阅读 app.py 和 requirements.txt | 把这个布局用到另一个检测器上

如果你需要能在法律或新闻场合依赖的结果,可以跳过,因为来源没有给出准确率数字。

用在哪里:这个应用可以在下面这些地方运行。

  • 网页浏览器,在 Hugging Face 上的 Space 页面里
  • 在 Windows、macOS 或 Linux 上运行 Python 3.13 的本地副本
  • Hugging Face 的 cpu-basic 硬件,在线 Space 就跑在上面
Use case | Who | What they get back
检查一份媒体 | 任何人 | 浏览器页面里的检测结果
运行私人副本 | 开发者 | 在自己机器上的同一个应用
研究代码 | 学习者 | 一个只有两个代码文件的简短 Gradio 应用

如何设置:在线使用只需要浏览器。本地副本需要下面这些。

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.13
  • pip 命令
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 用 hf 命令把 Space 的文件下载到一个文件夹里。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 安装 6.18.0 版本的 gradio。
  5. 安装 requirements.txt 里列出的包。
  6. 用 python app.py 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download saimuddineni/deepfake-detection-system --repo-type space --local-dir deepfake-detection-system
cd deepfake-detection-system
pip install gradio==6.18.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:打开 Space 页面,或者在你的副本里运行下面的命令,再打开应用提供的页面。然后添加你想检查的媒体并运行。

python app.py

示例:你打开这个 Space,添加一张想检查的图片并运行。应用会在页面上显示它的检测结果,不过来源没有描述具体的输出。

新手与专家:如果你是新手,打开 Space 页面,先试一张你知道来历的图片。一个已知的例子能帮你判断该在多大程度上相信答案。

如果你熟悉这个领域:仓库很小,有 app.py 和 requirements.txt,应用在 Python 3.13 上用 Gradio 6.18.0。来源没有列出任何模型仓库,所以没有说明检测是怎么做的,也没有说准确率如何。

打开 Space 页面或运行 app.py
添加要检查的媒体
应用运行检测
结果显示在同一个页面上

注意事项:来源只给出了名称和文件。把任何检测器的结果当作提示,而不是证据。

  • License: MIT
  • Cost to run: 未提及
  • Data it reaches: 你给它的媒体。来源没有说明其他内容。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:1
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:mit

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/saimuddineni/deepfake-detection-system
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/saimuddineni/deepfake-detection-system/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 读取的数值。

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