AI Generated Image Detection

Modèle de détection IA : différencier les images synthétiques et réelles

Aperçu

Ce projet implique le développement d’un modèle avancé de détection d’IA conçu pour faire la distinction entre les images synthétiques et réelles. En tirant parti des réseaux contradictoires génératifs (GAN) et des réseaux de neurones convolutifs régionaux (RCNN), nous avons créé un système robuste et efficace capable de classer des images de haute précision.

Principales fonctionnalités

• Modèle de détection d'IA conçu : utilise les architectures GAN et RCNN de pointe pour différencier efficacement les images synthétiques et réelles.
• Traitement des données optimisé : réduction significative du temps de traitement des ensembles de données, passant de 2 heures à seulement 10 millisecondes. Cette optimisation améliore considérablement l’efficacité opérationnelle et la réactivité du modèle.

Détails techniques

1. Architecture du modèle :

   • Réseaux adverses génératifs (GAN) : utilisés pour générer des images synthétiques de haute qualité, servant de base à la formation du modèle de détection.
   • Réseau neuronal convolutif basé sur la région (RCNN) : utilisé pour une détection et une classification précises des images, garantissant une différenciation précise entre les images synthétiques et réelles.

2. Optimisation du traitement des ensembles de données :

   • Mise en œuvre de techniques avancées de traitement des données pour réduire le temps de traitement global.
   • Utilisation de méthodes efficaces de traitement et de prétraitement des données pour rationaliser le flux de travail, entraînant une réduction drastique du temps de traitement de 2 heures à 10 millisecondes.

Installation et utilisation

Pour démarrer ce projet, suivez les étapes ci-dessous :

1. Clonez le référentiel :

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

2. Dépendances d'installation : assurez-vous que Python et les bibliothèques nécessaires sont installés. Vous pouvez installer les packages requis en utilisant :

   pip install -r requirements.txt

3. Exécuter le modèle : exécutez le modèle dans Jupyter Notebook ou Google Colab

Résultats

Le modèle de détection d’IA a démontré des performances impressionnantes dans la distinction entre les images synthétiques et réelles, avec une amélioration significative de la vitesse et de la précision du traitement.

Contribuer

Nous apprécions les contributions à ce projet. Si vous avez des suggestions, des rapports de bogues ou des demandes de fonctionnalités, veuillez ouvrir un problème ou soumettre une pull request.

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

Contact

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