added support for gifs

app/main.py

@@ -13,7 +13,7 @@ from PIL import Image, ImageOps
 
 from .model import load_detector, predict_image
 from .screenshot import preprocess
-from .video import sample_frames
+from .video import sample_frames, sample_gif_frames
 
 MAX_IMAGE_SIZE_MB = 50
 MAX_VIDEO_SIZE_MB = 300
@@ -21,6 +21,7 @@ N_VIDEO_FRAMES = 5
 
 IMAGE_TYPES = {"image/jpeg", "image/jpg", "image/png", "image/webp"}
 VIDEO_TYPES = {"video/mp4", "video/quicktime", "video/webm", "video/x-matroska"}
+GIF_TYPES = {"image/gif"}
 
 HF_REPORT_REPO = os.environ.get("HF_REPORT_REPO", "ComplexDataLab/openfake-reports")
 HF_TOKEN = os.environ.get("HF_TOKEN")
@@ -127,6 +128,23 @@ async def predict(file: UploadFile = File(...)):
             "frame_probs": probs,
         }
 
+    if content_type in GIF_TYPES:
+        if size_mb > MAX_IMAGE_SIZE_MB:
+            raise HTTPException(413, f"GIF exceeds {MAX_IMAGE_SIZE_MB} MB")
+        try:
+            frames = sample_gif_frames(raw, N_VIDEO_FRAMES)
+        except ValueError as e:
+            raise HTTPException(400, str(e))
+        probs = [predict_image(f) for f in frames]
+        p_fake = sum(probs) / len(probs)
+        return {
+            "media_type": "gif",
+            "p_fake": p_fake,
+            "reliability": 1.0 - p_fake,
+            "n_frames": len(frames),
+            "frame_probs": probs,
+        }
+
     raise HTTPException(415, f"Unsupported media type: {content_type}")
 
 
@@ -153,7 +171,7 @@ async def report(
     # Read the uploaded file
     raw = await file.read()
     content_type = (file.content_type or "").lower()
-    if content_type not in IMAGE_TYPES | VIDEO_TYPES:
+    if content_type not in IMAGE_TYPES | VIDEO_TYPES | GIF_TYPES:
         raise HTTPException(415, "Unsupported file type for reporting.")
 
     # Build report payload

app/static/index.html

@@ -45,7 +45,7 @@
           <label id="dropzone" for="file-input"
             class="block border-2 border-dashed border-gray-300 rounded-xl p-10 text-center cursor-pointer hover:border-blue-400 transition-colors">
             <input id="file-input" type="file" class="hidden"
-                   accept="image/jpeg,image/png,image/webp,video/mp4,video/quicktime,video/webm" />
+                   accept="image/jpeg,image/png,image/webp,image/gif,video/mp4,video/quicktime,video/webm" />
             <div id="upload-prompt">
               <div class="mx-auto w-12 h-12 rounded-full bg-blue-50 flex items-center justify-center mb-4">
                 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="w-6 h-6 text-blue-600" fill="none" viewBox="0 0 24 24" stroke="currentColor" stroke-width="2">
@@ -285,9 +285,9 @@
     const I18N = {
       en: {
         title: "Deepfake detector",
-        subtitle: "Upload an image or short video to check if it's AI-generated.",
+        subtitle: "Upload an image, GIF, or short video to check if it's AI-generated.",
         upload_cta: "Choose a file or drag and drop",
-        upload_hint: "JPG, PNG, MP4 up to 100 MB",
+        upload_hint: "JPG, PNG, GIF, MP4 up to 100 MB",
         analyze: "Analyze",
         clear: "Clear",
         analyzing: "Analyzing...",
@@ -297,10 +297,13 @@
         ai_label: "AI-generated",
         verdict_ai_image: "This image is likely AI-generated,",
         verdict_ai_video: "This video is likely AI-generated,",
+        verdict_ai_gif: "This GIF is likely AI-generated,",
         verdict_uncertain_image: "We're uncertain about this image,",
         verdict_uncertain_video: "We're uncertain about this video,",
+        verdict_uncertain_gif: "We're uncertain about this GIF,",
         verdict_real_image: "This image is likely authentic,",
         verdict_real_video: "This video is likely authentic,",
+        verdict_real_gif: "This GIF is likely authentic,",
         advice_ai: "you should not share it with your network.",
         advice_uncertain: "verify it from trusted sources before sharing.",
         advice_real: "but always cross-check important content.",
@@ -314,7 +317,7 @@
         preview_full: "Full image analyzed",
         preview_text_only: "Text-only screenshot — score softened",
         how_calculated_title: "How the score is computed",
-        how_calculated_body: "We use a Swin Transformer V2 model fine-tuned to distinguish real photographs from AI-generated images. For videos, we sample 5 frames evenly across the duration and average the model's confidence. The score shown is the model's estimated probability that the content was generated by AI.",
+        how_calculated_body: "We use a Swin Transformer V2 model fine-tuned to distinguish real photographs from AI-generated images. For videos and GIFs, we sample 5 frames evenly across the duration and average the model's confidence. The score shown is the model's estimated probability that the content was generated by AI.",
         close: "Close",
         privacy_note: "Files are processed in memory and not stored.",
         disclaimer_mistakes: "The detector can make mistakes. Results are probabilistic and should not be treated as ground truth.",
@@ -359,9 +362,9 @@
       },
       fr: {
         title: "Détecteur d'hypertrucage",
-        subtitle: "Téléversez une image ou une courte vidéo pour vérifier si elle est générée par IA.",
+        subtitle: "Téléversez une image, un GIF ou une courte vidéo pour vérifier si elle est générée par IA.",
         upload_cta: "Choisissez un fichier ou glissez-déposez",
-        upload_hint: "JPG, PNG, MP4 jusqu'à 100 Mo",
+        upload_hint: "JPG, PNG, GIF, MP4 jusqu'à 100 Mo",
         analyze: "Analyser",
         clear: "Effacer",
         analyzing: "Analyse en cours...",
@@ -371,10 +374,13 @@
         ai_label: "IA générée",
         verdict_ai_image: "Cette image est probablement générée par IA,",
         verdict_ai_video: "Cette vidéo est probablement générée par IA,",
+        verdict_ai_gif: "Ce GIF est probablement généré par IA,",
         verdict_uncertain_image: "Nous ne sommes pas certains pour cette image,",
         verdict_uncertain_video: "Nous ne sommes pas certains pour cette vidéo,",
+        verdict_uncertain_gif: "Nous ne sommes pas certains pour ce GIF,",
         verdict_real_image: "Cette image est probablement authentique,",
         verdict_real_video: "Cette vidéo est probablement authentique,",
+        verdict_real_gif: "Ce GIF est probablement authentique,",
         advice_ai: "vous ne devriez pas la partager avec votre réseau.",
         advice_uncertain: "vérifiez auprès de sources fiables avant de partager.",
         advice_real: "vérifiez tout de même les contenus importants.",
@@ -388,7 +394,7 @@
         preview_full: "Image entière analysée",
         preview_text_only: "Capture texte uniquement — score atténué",
         how_calculated_title: "Comment le score est calculé",
-        how_calculated_body: "Nous utilisons un modèle Swin Transformer V2 entraîné pour distinguer les vraies photographies des images générées par IA. Pour les vidéos, nous échantillonnons 5 images réparties uniformément sur la durée et faisons la moyenne de la confiance du modèle. Le score affiché correspond à la probabilité estimée que le contenu ait été généré par IA.",
+        how_calculated_body: "Nous utilisons un modèle Swin Transformer V2 entraîné pour distinguer les vraies photographies des images générées par IA. Pour les vidéos et les GIFs, nous échantillonnons 5 images réparties uniformément sur la durée et faisons la moyenne de la confiance du modèle. Le score affiché correspond à la probabilité estimée que le contenu ait été généré par IA.",
         close: "Fermer",
         privacy_note: "Les fichiers sont traités en mémoire et ne sont pas conservés.",
         disclaimer_mistakes: "Le détecteur peut faire des erreurs. Les résultats sont probabilistes et ne doivent pas être considérés comme une vérité absolue.",
@@ -477,22 +483,23 @@
 
     function getVerdict(aiScore, mediaType) {
       const T = t();
+      const key = mediaType === "video" ? "video" : mediaType === "gif" ? "gif" : "image";
       if (aiScore >= 0.60) {
         return {
-          verdict: mediaType === "video" ? T.verdict_ai_video : T.verdict_ai_image,
+          verdict: T[`verdict_ai_${key}`],
           advice: T.advice_ai,
           tone: "ai",
         };
       }
       if (aiScore >= 0.30) {
         return {
-          verdict: mediaType === "video" ? T.verdict_uncertain_video : T.verdict_uncertain_image,
+          verdict: T[`verdict_uncertain_${key}`],
           advice: T.advice_uncertain,
           tone: "uncertain",
         };
       }
       return {
-        verdict: mediaType === "video" ? T.verdict_real_video : T.verdict_real_image,
+        verdict: T[`verdict_real_${key}`],
         advice: T.advice_real,
         tone: "real",
       };
@@ -580,7 +587,7 @@
       const color = tones[v.tone];
       $("arc-fg").setAttribute("stroke", color);
       $("verdict-text").style.color = color;
-      if (state.result.media_type === "video") {
+      if (state.result.media_type === "video" || state.result.media_type === "gif") {
         $("frames-info").textContent = t().frames_info.replace("{n}", state.result.n_frames);
       } else {
         $("frames-info").textContent = "";
@@ -667,8 +674,8 @@
       if (!state.file) return;
       state.loading = true;
       state.error = null;
-      const isVideo = state.file.type.startsWith("video/");
-      $("loading-text").textContent = isVideo ? t().analyzing_video : t().analyzing;
+      const isVideoOrGif = state.file.type.startsWith("video/") || state.file.type === "image/gif";
+      $("loading-text").textContent = isVideoOrGif ? t().analyzing_video : t().analyzing;
       showCard("loading-card");
 
       const form = new FormData();