Streamlit 및 Transformers를 사용하여 AI vs 인간 이미지 감지기 구축 방법

Source: Dev.to

인공지능 모델인 SDXL, Grok, Gemini 등은 매우 사실적인 이미지를 생성하고 있어, 사람조차도 실제 사진인지 AI가 만든 이미지인지 구분하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 모델들이 점점 발전함에 따라 기존의 탐지기들은 점점 효율을 잃고 있습니다.

이 가이드에서는 다음을 사용하여 AI‑vs‑Human 이미지 탐지기를 직접 만드는 방법을 배웁니다:

• UI를 위한 Streamlit
• Hugging Face Transformers
• PyTorch

사용되는 탐지 모델은 Organika/sdxl-detector 입니다.

우리가 만들게 될 것의 개요

탐지기는 다음과 같은 기능을 제공합니다:

• 업로드된 이미지를 받음
• 사전 학습된 딥러닝 모델로 처리
• 이미지가 AI‑생성인지 인간이 촬영했는지 예측
• 모델의 신뢰도 점수 표시
• CPU, CUDA, 또는 Apple Silicon (MPS)에서도 작동

이 모든 과정은 간단한 Streamlit 앱 안에서 실행되며, 로컬에서 실행하거나 온라인에 배포할 수 있습니다.

환경 설정 및 패키지 설치

가상 환경 만들기

python -m venv env
source env/bin/activate   # Linux/macOS
# env\Scripts\activate    # Windows

필요한 패키지 설치

# Core dependencies
pip install streamlit pillow torch transformers accelerate

# Optional: downgrade NumPy if you encounter compatibility issues with PyTorch
# pip install "numpy"

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