AI Generated Image Detection

AI 탐지 모델: 합성 이미지와 실제 이미지 구별

개요

이 프로젝트에는 합성 이미지와 실제 이미지를 구별하도록 설계된 고급 AI 감지 모델 개발이 포함됩니다. GAN(Generative Adversarial Networks) 및 RCNN(Region-based Convolutional Neural Networks)을 활용하여 고정밀 이미지 분류가 가능한 강력하고 효율적인 시스템을 만들었습니다.

주요 특징

• 엔지니어링된 AI 감지 모델: 최첨단 GAN 및 RCNN 아키텍처를 활용하여 합성 이미지와 실제 이미지를 효과적으로 구별합니다.
• 최적화된 데이터 처리: 데이터 세트 처리 시간을 2시간에서 10밀리초로 대폭 단축했습니다. 이러한 최적화는 모델의 운영 효율성과 응답성을 크게 향상시킵니다.

기술적인 세부사항

1. 모델 아키텍처:

   • GAN(Generative Adversarial Networks): 고품질 합성 이미지를 생성하는 데 사용되며 탐지 모델 훈련의 기초 역할을 합니다.
   • 지역 기반 컨볼루셔널 신경망(RCNN): 정확한 이미지 감지 및 분류에 사용되어 합성 이미지와 실제 이미지를 정확하게 구별합니다.

2. 데이터세트 처리 최적화:

   • 전체 처리 시간을 줄이기 위해 고급 데이터 처리 기술을 구현했습니다.
   • 효율적인 데이터 처리 및 전처리 방법을 활용하여 워크플로우를 간소화하여 처리 시간을 2시간에서 10밀리초로 대폭 단축했습니다.

설치 및 사용법

이 프로젝트를 시작하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 저장소를 복제합니다.

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

2. 종속성 설치: Python과 필요한 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요. 다음을 사용하여 필수 패키지를 설치할 수 있습니다.

   pip install -r requirements.txt

3. 모델 실행: Jupyter Notebook 또는 Google Colab에서 모델을 실행합니다.

결과

AI 감지 모델은 처리 속도와 정확도가 크게 향상되어 합성 이미지와 실제 이미지를 구별하는 데 있어 인상적인 성능을 보여주었습니다.

기여

우리는 이 프로젝트에 대한 기여를 환영합니다. 제안, 버그 보고서 또는 기능 요청이 있는 경우 문제를 열거나 풀 요청을 제출하세요.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

연락하다

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