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| """AIDA P0 — CLI de inferência.
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| python predict.py imagem.jpg
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| python predict.py imagem.jpg --json
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| python predict.py *.jpg --json # uma linha JSON por imagem
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| python predict.py imagem.jpg --models-dir /outro/models
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| Códigos de saída:
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| 0 todas as imagens foram analisadas
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| 2 erro de entrada (arquivo, formato, imagem)
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| 3 erro de ambiente (dependência, artefato, memória)
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| Leia o MODEL_CARD.md antes de interpretar qualquer número. Resumo do que
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| importa: o score é probabilístico, o FPR depende fortemente do tipo de
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| fotografia, e o resultado não é prova de origem.
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| """
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| from __future__ import annotations
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| import argparse
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| import json
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| import sys
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| from pathlib import Path
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| def _raiz_do_pacote() -> Path:
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| """Acha o diretorio que contem `aida_p0/`, sem assumir profundidade.
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| O CLI e distribuido em dois arranjos: `release/predict.py` no repositorio de
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| pesquisa e `scripts/predict.py` no pacote do Hugging Face. Um caminho fixo
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| so funcionaria num dos dois.
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| """
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| aqui = Path(__file__).resolve()
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| for base in (aqui.parent, *aqui.parents):
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| for candidato in (base, base / "src"):
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| if (candidato / "aida_p0" / "__init__.py").exists():
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| return candidato
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| raise SystemExit(
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| "ERRO: nao encontrei o pacote `aida_p0`. Rode este script de dentro do "
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| "pacote do AIDA (o diretorio que contem `aida_p0/` e `models/`).")
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| sys.path.insert(0, str(_raiz_do_pacote()))
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| from aida_p0 import AidaP0, erros
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| AVISO = ("AIDA e um detector estatistico. O resultado NAO e prova de origem "
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| "nem de fraude, e o FPR varia muito por dominio (ver MODEL_CARD).")
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| def texto(r) -> str:
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| marca = "!" if r.decisao_politica == "INCONCLUSIVO" else " "
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| linhas = [
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| f"arquivo : {Path(r.arquivo).name}",
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| f"score_ia : {r.score_ia:.6f}",
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| f"classe : {r.classe}",
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| f"threshold : {r.threshold!r}",
|
| f"decisao {marca} : {r.decisao_politica}",
|
| f"sensores : clip {r.score_clip:.6f} | forense {r.score_forense:.6f} "
|
| f"| rigid {r.score_rigid:.6f}",
|
| f"desacordo : {r.desacordo_entre_sensores:.6f} "
|
| f"qualidade: {r.qualidade:.4f}",
|
| f"tempo : {r.segundos:.2f} s",
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| ]
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| if r.motivos:
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| linhas.append("motivos : " + "; ".join(r.motivos))
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| return "\n".join(linhas)
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| def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
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| ap = argparse.ArgumentParser(
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| description="AIDA P0 — deteccao de imagens geradas por IA",
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| epilog=AVISO)
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| ap.add_argument("imagens", nargs="+", help="caminho(s) de imagem")
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| ap.add_argument("--json", action="store_true",
|
| help="uma linha JSON por imagem (JSONL)")
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| ap.add_argument("--models-dir", default=None,
|
| help="diretorio dos artefatos (padrao: ./models)")
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| ap.add_argument("--sem-verificar-hashes", action="store_true",
|
| help="pula a conferencia SHA-256 dos artefatos")
|
| ap.add_argument("--verbose", action="store_true")
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| args = ap.parse_args(argv)
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| try:
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| aida = AidaP0(models_dir=args.models_dir,
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| verificar_hashes=not args.sem_verificar_hashes,
|
| verbose=args.verbose)
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| except erros.AidaError as e:
|
| print(f"ERRO: {e}", file=sys.stderr)
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| return e.codigo_saida
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| pior = 0
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| for i, caminho in enumerate(args.imagens):
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| try:
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| r = aida.analisar(caminho)
|
| except erros.AidaError as e:
|
| print(f"ERRO [{caminho}]: {e}", file=sys.stderr)
|
| pior = max(pior, e.codigo_saida)
|
| continue
|
| if args.json:
|
| print(json.dumps(r.to_dict(), ensure_ascii=False))
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| else:
|
| if i:
|
| print()
|
| print(texto(r))
|
|
|
| if not args.json:
|
| print(f"\n{AVISO}", file=sys.stderr)
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| return pior
|
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| if __name__ == "__main__":
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| raise SystemExit(main())
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