AI Generated Image Detection

KI-Erkennungsmodell: Unterscheidung zwischen synthetischen und realen Bildern

Überblick

Dieses Projekt beinhaltet die Entwicklung eines fortschrittlichen KI-Erkennungsmodells, das zwischen synthetischen und realen Bildern unterscheiden soll. Durch die Nutzung von Generative Adversarial Networks (GAN) und Region-based Convolutional Neural Networks (RCNN) haben wir ein robustes und effizientes System geschaffen, das eine hochpräzise Bildklassifizierung ermöglicht.

Hauptmerkmale

• Entwickeltes KI-Erkennungsmodell: Nutzt modernste GAN- und RCNN-Architekturen, um effektiv zwischen synthetischen und echten Bildern zu unterscheiden.
• Optimierte Datenverarbeitung: Die Verarbeitungszeit von Datensätzen konnte erheblich verkürzt werden, von 2 Stunden auf nur 10 Millisekunden. Diese Optimierung verbessert die betriebliche Effizienz und Reaktionsfähigkeit des Modells erheblich.

Technische Details

1. Modellarchitektur:

   • Generative Adversarial Networks (GAN): Werden zur Generierung hochwertiger synthetischer Bilder eingesetzt und dienen als Grundlage für das Training des Erkennungsmodells.
   • Regionsbasiertes Faltungs-Neuronales Netzwerk (RCNN): Wird zur genauen Bilderkennung und -klassifizierung verwendet und gewährleistet eine präzise Unterscheidung zwischen synthetischen und realen Bildern.

2. Optimierung der Datensatzverarbeitung:

   • Implementierung fortschrittlicher Datenverarbeitungstechniken, um die Gesamtverarbeitungszeit zu verkürzen.
   • Einsatz effizienter Datenverarbeitungs- und Vorverarbeitungsmethoden zur Optimierung des Arbeitsablaufs, was zu einer drastischen Reduzierung der Verarbeitungszeit von 2 Stunden auf 10 Millisekunden führte.

Installation und Nutzung

Um mit diesem Projekt zu beginnen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/farihashk/AI-Generated-Image-Detection.git
   cd AI-Generated-Image-Detection

2. Abhängigkeiten installieren: Stellen Sie sicher, dass Python und die erforderlichen Bibliotheken installiert sind. Sie können die erforderlichen Pakete installieren mit:

   pip install -r requirements.txt

3. Führen Sie das Modell aus: Führen Sie das Modell in Jupyter Notebook oder Google Colab aus

Ergebnisse

Das KI-Erkennungsmodell hat eine beeindruckende Leistung bei der Unterscheidung zwischen synthetischen und echten Bildern gezeigt und dabei eine deutliche Verbesserung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und -genauigkeit erzielt.

Mitwirken

Wir freuen uns über Beiträge zu diesem Projekt. Wenn Sie Vorschläge, Fehlerberichte oder Funktionswünsche haben, öffnen Sie bitte ein Problem oder senden Sie eine Pull-Anfrage.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Weitere Einzelheiten finden Sie in der LICENSE-Datei.

Kontakt

Bei Fragen oder Anfragen wenden Sie sich bitte an [email protected].