AI Generated Image Detection

AI 偵測模型：區分合成影像與真實影像

概述

該專案涉及開發先進的人工智慧檢測模型，旨在區分合成影像和真實影像。透過利用生成對抗網路（GAN）和基於區域的捲積神經網路（RCNN），我們創建了一個強大而高效的系統，能夠進行高精度影像分類。

主要特點

• 工程人工智慧檢測模型：利用最先進的 GAN 和 RCNN 架構來有效區分合成影像和真實影像。
• 最佳化資料處理：顯著縮短資料集處理時間，從 2 小時縮短至 10 毫秒。這種優化極大地提高了模型的運作效率和響應能力。

技術細節

1. 模型架構：

   • 生成對抗網路（GAN）：用於生成高品質的合成影像，作為訓練偵測模型的基礎。
   • 基於區域的捲積神經網路（RCNN）：用於精確的影像偵測和分類，確保合成影像與真實影像之間的精確區分。

2. 資料集處理優化：

   • 實施先進的資料處理技術以減少整體處理時間。
   • 利用高效的資料處理和預處理方法簡化工作流程，處理時間從 2 小時大幅縮短至 10 毫秒。

安裝與使用

若要開始此項目，請按照以下步驟操作：

1. 克隆儲存庫：

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

2. 安裝依賴項：確保安裝了 Python 和必要的程式庫。您可以使用以下命令安裝所需的軟體包：

   pip install -r requirements.txt

3. 運行模型：在 Jupyter Notebook 或 Google Colab 中執行模型

結果

AI檢測模型在區分合成影像和真實影像方面表現出令人印象深刻的性能，處理速度和準確性顯著提高。

貢獻

我們歡迎對此項目做出貢獻。如果您有建議、錯誤回報或功能請求，請提出問題或提交拉取請求。

執照

該項目已獲得 MIT 許可證的許可。有關更多詳細信息，請參閱許可證文件。

接觸

如有任何疑問或疑問，請聯絡 [email protected]。