AI Generated Image Detection

Modelo de detecção de IA: diferenciando imagens sintéticas e reais

Visão geral

Este projeto envolve o desenvolvimento de um modelo avançado de detecção de IA projetado para distinguir entre imagens sintéticas e reais. Ao aproveitar Redes Adversariais Generativas (GAN) e Redes Neurais Convolucionais Baseadas em Região (RCNN), criamos um sistema robusto e eficiente capaz de classificação de imagens de alta precisão.

Principais recursos

• Modelo de detecção de IA projetado: utiliza arquiteturas GAN e RCNN de última geração para diferenciar com eficácia entre imagens sintéticas e reais.
• Processamento de dados otimizado: Conseguiu uma redução significativa no tempo de processamento do conjunto de dados, melhorando de 2 horas para apenas 10 milissegundos. Essa otimização aumenta muito a eficiência operacional e a capacidade de resposta do modelo.

Detalhes técnicos

1. Arquitetura do modelo:

   • Redes Adversariais Gerativas (GAN): Empregadas para gerar imagens sintéticas de alta qualidade, servindo de base para o treinamento do modelo de detecção.
   • Rede Neural Convolucional Baseada em Região (RCNN): Usada para detecção e classificação precisa de imagens, garantindo diferenciação precisa entre imagens sintéticas e reais.

2. Otimização de processamento de conjunto de dados:

   • Implementou técnicas avançadas de processamento de dados para reduzir o tempo geral de processamento.
   • Utilizou métodos eficientes de tratamento e pré-processamento de dados para agilizar o fluxo de trabalho, resultando em uma redução drástica no tempo de processamento de 2 horas para 10 milissegundos.

Instalação e uso

Para começar com este projeto, siga as etapas abaixo:

1. Clone o repositório:

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

2. Instale dependências: certifique-se de ter o Python e as bibliotecas necessárias instaladas. Você pode instalar os pacotes necessários usando:

   pip install -r requirements.txt

3. Execute o modelo: execute o modelo no Jupyter Notebook ou no Google Colab

Resultados

O modelo de detecção de IA demonstrou um desempenho impressionante na distinção entre imagens sintéticas e reais, com uma melhoria significativa na velocidade e precisão do processamento.

Contribuindo

Aceitamos contribuições para este projeto. Se você tiver sugestões, relatórios de bugs ou solicitações de recursos, abra um problema ou envie uma solicitação pull.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter mais detalhes.

Contato

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