AI Generated Image Detection

Modelo de detección de IA: diferenciación de imágenes sintéticas y reales

Descripción general

Este proyecto implica el desarrollo de un modelo avanzado de detección de IA diseñado para distinguir entre imágenes sintéticas y reales. Al aprovechar las redes generativas adversarias (GAN) y las redes neuronales convolucionales basadas en regiones (RCNN), hemos creado un sistema robusto y eficiente capaz de clasificar imágenes de alta precisión.

Características clave

• Modelo de detección de IA diseñado: utiliza arquitecturas GAN y RCNN de última generación para diferenciar eficazmente entre imágenes sintéticas y reales.
• Procesamiento de datos optimizado: se logró una reducción significativa en el tiempo de procesamiento del conjunto de datos, mejorando de 2 horas a solo 10 milisegundos. Esta optimización mejora enormemente la eficiencia operativa y la capacidad de respuesta del modelo.

Detalles técnicos

1. Arquitectura modelo:

   • Redes generativas adversarias (GAN): empleadas para generar imágenes sintéticas de alta calidad, que sirven como base para entrenar el modelo de detección.
   • Red neuronal convolucional basada en regiones (RCNN): se utiliza para la detección y clasificación precisa de imágenes, lo que garantiza una diferenciación precisa entre imágenes sintéticas y reales.

2. Optimización del procesamiento de conjuntos de datos:

   • Implementé técnicas avanzadas de procesamiento de datos para reducir el tiempo total de procesamiento.
   • Se utilizaron métodos eficientes de preprocesamiento y manejo de datos para optimizar el flujo de trabajo, lo que resultó en una reducción drástica en el tiempo de procesamiento de 2 horas a 10 milisegundos.

Instalación y uso

Para comenzar con este proyecto, siga los pasos a continuación:

1. Clonar el repositorio:

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

2. Instalar dependencias: asegúrese de tener Python y las bibliotecas necesarias instaladas. Puede instalar los paquetes necesarios usando:

   pip install -r requirements.txt

3. Ejecute el modelo: ejecute el modelo en Jupyter Notebook o Google Colab

Resultados

El modelo de detección de IA ha demostrado un rendimiento impresionante a la hora de distinguir entre imágenes sintéticas y reales, con una mejora significativa en la velocidad y precisión del procesamiento.

Contribuyendo

Agradecemos las contribuciones a este proyecto. Si tiene sugerencias, informes de errores o solicitudes de funciones, abra una incidencia o envíe una solicitud de extracción.

Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Contacto

Si tiene alguna pregunta o consulta, comuníquese con [email protected].