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d1b9662 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 | import gradio as gr
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
from PIL import Image
model = load_model("Model_1.keras")
def predict_image(img):
img = img.resize((256, 256))
img_array = np.array(img) / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
prediction = model.predict(img_array)
class_names = ["Fake","Real"]
predicted_class = np.argmax(prediction[0])
confidence = prediction[0][predicted_class]
if confidence < 0.49:
return f"C'est une image générée par un Algorithme d'IA, avec une confiance de {confidence*100: .2f}% "
elif confidence > 0.52:
return f"C'est une image réelle, avec une confiance de {confidence*100:.2f}% "
else:
return f"Plus ou moins une image rélle, avec une confiance de {confidence*100: .2f}% "
interface = gr.Interface(
fn=predict_image,
inputs=gr.Image(type="pil"),
outputs="text",
title="Détection d'images générée par l'IA'"
)
interface.launch("share=True")
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