AI Generated Image Detection

AI 検出モデル: 合成画像と実画像の区別

概要

このプロジェクトには、合成画像と実際の画像を区別するように設計された高度な AI 検出モデルの開発が含まれます。敵対的生成ネットワーク (GAN) と領域ベースの畳み込みニューラル ネットワーク (RCNN) を活用することで、高精度の画像分類が可能な堅牢かつ効率的なシステムを作成しました。

主な特長

• 設計された AI 検出モデル:最先端の GAN および RCNN アーキテクチャを利用して、合成画像と実際の画像を効果的に区別します。
• 最適化されたデータ処理:データセットの処理時間の大幅な短縮を達成し、2 時間からわずか 10 ミリ秒に短縮されました。この最適化により、モデルの操作効率と応答性が大幅に向上します。

技術的な詳細

1. モデルのアーキテクチャ:

   • Generative Adversarial Networks (GAN):高品質の合成画像を生成するために採用され、検出モデルのトレーニングの基礎として機能します。
   • 領域ベースの畳み込みニューラル ネットワーク (RCNN):正確な画像の検出と分類に使用され、合成画像と実際の画像を正確に区別します。

2. データセット処理の最適化:

   • 高度なデータ処理技術を実装して、全体の処理時間を短縮しました。
   • 効率的なデータ処理と前処理方法を利用してワークフローを合理化し、処理時間を 2 時間から 10 ミリ秒に大幅に短縮しました。

インストールと使用方法

このプロジェクトを開始するには、次の手順に従います。

1. リポジトリのクローンを作成します。

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

2. 依存関係のインストール: Python と必要なライブラリがインストールされていることを確認します。以下を使用して必要なパッケージをインストールできます。

   pip install -r requirements.txt

3. モデルを実行する: Jupyter Notebook または Google Colab でモデルを実行します。

結果

AI 検出モデルは、合成画像と実際の画像を区別する際に優れたパフォーマンスを示し、処理速度と精度が大幅に向上しました。

貢献する

このプロジェクトへの貢献を歓迎します。提案、バグレポート、機能リクエストがある場合は、問題を開くか、プルリクエストを送信してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

接触

ご質問やお問い合わせは、[email protected] までご連絡ください。