AI Generated Image Detection

Модель обнаружения искусственного интеллекта: различение синтетических и реальных изображений

Обзор

Этот проект предполагает разработку усовершенствованной модели обнаружения искусственного интеллекта, предназначенной для различения синтетических и реальных изображений. Используя генеративно-состязательные сети (GAN) и сверточные нейронные сети на основе регионов (RCNN), мы создали надежную и эффективную систему, способную высокоточно классифицировать изображения.

Ключевые особенности

• Разработанная модель обнаружения искусственного интеллекта: использует современные архитектуры GAN и RCNN для эффективного различения синтетических и реальных изображений.
• Оптимизированная обработка данных: достигнуто значительное сокращение времени обработки набора данных: с 2 часов до всего 10 миллисекунд. Эта оптимизация значительно повышает операционную эффективность и оперативность модели.

Технические детали

1. Модельная архитектура:

   • Генеративно-состязательные сети (GAN): используются для создания высококачественных синтетических изображений и служат основой для обучения модели обнаружения.
   • Сверточная нейронная сеть на основе регионов (RCNN): используется для точного обнаружения и классификации изображений, обеспечивая точную дифференциацию синтетических и реальных изображений.

2. Оптимизация обработки набора данных:

   • Внедрены передовые методы обработки данных для сокращения общего времени обработки.
   • Использованы эффективные методы обработки и предварительной обработки данных для оптимизации рабочего процесса, что привело к резкому сокращению времени обработки с 2 часов до 10 миллисекунд.

Установка и использование

Чтобы начать работу над этим проектом, выполните следующие действия:

1. Клонируем репозиторий:

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

2. Установите зависимости: убедитесь, что у вас установлен Python и необходимые библиотеки. Вы можете установить необходимые пакеты, используя:

   pip install -r requirements.txt

3. Запустите модель. Запустите модель в Jupyter Notebook или Google Colab.

Результаты

Модель обнаружения ИИ продемонстрировала впечатляющую производительность в различении синтетических и реальных изображений со значительным улучшением скорости и точности обработки.

Содействие

Мы приветствуем вклад в этот проект. Если у вас есть предложения, отчеты об ошибках или запросы на добавление новых функций, откройте проблему или отправьте запрос на включение.

Лицензия

Этот проект лицензируется по лицензии MIT. Дополнительные сведения см. в файле ЛИЦЕНЗИИ.

Контакт

По любым вопросам или запросам обращайтесь по адресу [email protected].