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[디비디비딥] LoveGuard AI
공동작성자
1. 핵심 전략
시각적 정보(EfficientNetV2)와 주파수 정보(DWT)를 각각 분석한 뒤, 결과값을 종합하여 최종 판별하는 이중 검증(Ensemble) 모델입니다.
2. 모델 구성
(1) 이미지 분석(EfficientNetV2): 픽셀 단위의 미세한 형태 왜곡 및 경계면 노이즈를 포착합니다. 연산 효율이 뛰어난 EfficientNetV2를 활용해 고성능 특징을 추출했습니다.
(2) 주파수 분석(DWT): 이산 웨이브릿 변환을 통해 이미지의 고주파 성분을 분해, 생성 AI 특유의 주파수 아티팩트를 탐지합니다.
3. 결과 도출 및 서비스
(1) 앙상블(Ensemble): 두 모델의 개별 출력값을 종합하여 최종 결론을 도출함으로써, 단일 도메인 분석의 한계를 극복하고 탐지 신뢰도를 높였습니다.
(2) 시스템 연동: 프론트-백엔드 API 연동을 통해 모델 추론 결과를 실시간으로 확인 가능한 구조로 설계되었습니다.
디비디비딥 팀의 서비스 잘 봤습니다!
딥페이크 이상 징후를 탐지하기 위해 눈·입 주변의 미세 질감이나 전역 구조의 불일치를 분석하는 이미지 기반 탐지 모델 설계가 인상 깊네요.
고생 많으셨습니다!
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오 이 팀 잘만들었네..