EfficientNet + ViT 架构，针对 Stable Diffusion 、MidJourney 、DALL·E 等模型，使用 10 万张真实图和 10 万张 AI 生成图，2–4 个月训练周期。我这边出 2–3 名深度学习工程师和 1 名数据工程师，负责模型调优与验证、数据采集与清洗，硬件我们负责（ 4–8 块 A100 ）。我可以给你个优惠价格，230-260 万。

@tcper #7 你确定你说的这点东西能做到楼主说的正确率 95 ？

有现成的为啥不用，是量大还是数据安全考虑。还有你这 95 的指标，可能还需要更明确一些。这种分类问题，准确率意义不大（取决于样本的分布）。

@tcper 前提是正确率有 95%https://i.imgur.com/N9E3iZ2.png 你看看 GPT4o 画图的能力再看看 OP 的需求呢

系统上线后还得持续投入优化， 毕竟绕过检测的成本可要低得多。

300 块，楼下接了

我有个问题，楼上的同志说对数据打标记，那么问题是对图上的什么对象打标记呢？ 平时我们使用视觉识别打标记都是标记我们明确的需要识别的物体，可是楼主根本就没有目标物体。 更像是对一个图片是否是某种分类的打分

有没有靓仔能解答一下：如何判断图片是否是 AI 生成？

直接 yolo 试一试，分类一下应该不难，成本很低。

现在很多我肉眼都分辨不出来 还指望 ai 呢