AIGC Text Detector (Portable + Streamlit UI)

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本仓库在原项目的基础上，提供了一个基于 Streamlit 的本地可视化界面，并支持将模型打包到本地以便离线/便携使用。

原项目（算法与模型作者）：https://github.com/YuchuanTian/AIGC_text_detector

本仓库仅对“使用方式与交互界面”做了工程化改造，核心检测模型与算法完全沿用原项目/对应 Hugging Face 模型。

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功能概述

• 交互界面：提供基于 Streamlit 的易用 Web 界面，支持中文/英文双模型、段落级检测、PDF/Word/Markdown/LaTeX 等常见文件导入与结果导出。
• 本地优先：若在 models/ 目录下存在对应模型，将优先本地加载，适合无网或离线环境。
• 便携打包：一键将代码与模型打包为 ZIP，跨机器快速分发与使用。

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目录结构

• 应用入口：start.py（自动检查并安装依赖，随后启动 Streamlit）
• Web 界面：app_streamlit.py
• 检测引擎：advanced_detector.py（封装本地优先加载与推理）
• 模型下载：download_models.py（将 Hugging Face 模型下载到本地 models/）
• 便携打包：create_portable.py
• 本地模型目录：models/（例如 AIGC_detector_zhv3、AIGC_detector_env3）

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快速开始（推荐）

1. 准备 Python 3.9+ 环境并安装依赖：

cd "c:\Users\qyf06\Desktop\AIGC_text_detector_portable"
python -m pip install -r requirements.txt

2. 运行本地可视化界面：

python start.py

或直接运行 Streamlit：

streamlit run app_streamlit.py

打开浏览器访问 http://localhost:8501 即可开始使用。

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获取模型（两种方式）

• 在线自动下载：首次运行时由 transformers 自动下载（需要网络）
• 本地离线加载：将模型放入本仓库的 models/ 目录即可离线使用。

常用模型（由原项目提供）：

• 中文：yuchuantian/AIGC_detector_zhv3
• 英文：yuchuantian/AIGC_detector_env3

使用脚本下载到本地：

python download_models.py

下载完成后，目录大致如下：

models/
  AIGC_detector_zhv3/
    config.json  tokenizer.json  model.safetensors ...
  AIGC_detector_env3/
    config.json  tokenizer.json  model.safetensors ...

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便携打包

将当前工程和本地模型打包成一个 ZIP，方便在没有网络的环境快速分发：

python create_portable.py

脚本会自动检查并包含 models/ 目录（若不存在会尝试先下载）。

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常见问题

• 首次运行较慢？模型会在第一次加载时初始化，之后会更快。
• GPU/CPU 切换？当前默认使用 CPU，可在 advanced_detector.py 初始化时传入 device="cuda" 以启用 GPU（需本机已正确安装 CUDA 版 PyTorch）。
• 无网环境？提前执行 python download_models.py 将模型缓存到 models/，或把他人打包好的 models/ 目录直接复制过来。

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许可与致谢

• 本仓库尊重并遵循原项目的开源授权与署名要求，核心模型与算法归原作者所有。
• 原项目地址：https://github.com/YuchuanTian/AIGC_text_detector
• 模型来源：Hugging Face yuchuantian/AIGC_detector_zhv3 与 yuchuantian/AIGC_detector_env3

如本仓库对上游内容的引用存在表述不当之处，请在 Issue 中指出，我们会第一时间修正。