实战AI风控之生成图像鉴伪

前言
本文将会分享如何对AI生成的图像进行有效的方法。这种场景在宏大的场合，也被称之为AI鉴伪，即判断多媒体内容如何是否是由AI生成的虚假图像。

各位师傅有兴趣的话可以打开如下网站：https://thispersondoesnotexist.com/

每次打开都会自动给出一张不同的人脸图像，这是AI生成的虚假图像，在世界上并不存在。比如我在写文本时，打开两次，分别如下所示

Deepfake
谈到AI生成的图像，大家可能都知道Deepfake。

Deepfake是一种基于深度学习技术的图像和视频合成技术，它能够创建看似真实的图像和视频，其中包含了被替换或生成的人脸。这项技术通常涉及到生成对抗网络（GANs），这是一种深度学习模型，通过生成和鉴别伪造数据来不断优化模型，直到无法区分真伪。Deepfake技术的应用范围广泛，包括娱乐、教育、安全防护等领域，但同时也引发了关于隐私、版权和伦理的争议.

比如下图就是对奥巴马做Deepfake的例子

Deepfake技术在娱乐行业中的应用包括为演员去老化、复活已故人物进行表演以及增强特效。在教育领域，它可以让历史人物栩栩如生，提供身临其境的学习体验。此外，它还可用于个性化和虚拟现实，通过创建逼真的化身和环境来增强用户体验。然而，Deepfake技术的滥用可能性非常大，包括制造假新闻、政治宣传和恶意骗局，从而破坏对媒体的信任、影响选举和煽动公众恐慌。此外，"Deepfake "还会带来严重的隐私和同意问题，因为个人的肖像可能会在未经其许可的情况下被使用，从而导致诽谤、网络欺凌和其他形式的骚扰。

在本文中，会着重关注如何对AI生成的图像进行检测。

思路
最简单的想法就是通过深度学习，用魔法打败魔法。

既然深度学习本身具有端到端的能力，端到端深度学习是指在深度学习模型中，从输入数据到输出结果的整个学习过程是直接进行的，中间不需要经过人工设计的特征提取或其他中间步骤。在端到端学习中，一个单一的神经网络模型可以完成整个任务，无需人工干预或手动设计特征。这种方法的优势在于简化了整个系统的流程，减少了人工干预的成本，提高了系统的整体性能。

它能够自动地从数据中学习特征表示，不需要手工设计特征提取过程，从而可以捕捉数据中的高级抽象信息

既然它能够自行学习特征，那我们不妨就让它去自行学习真实图像与已有的AI生成的虚假图像之间的例子。

实战
我们首先导入相关的库

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.applications.mobilenet import MobileNet, preprocess_input
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense,BatchNormalization, Flatten, MaxPool2D
from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping, ReduceLROnPlateau, Callback
from keras.layers import Conv2D, Reshape
from keras.utils import Sequence
from keras.backend import epsilon
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import cv2

from tqdm.notebook import tqdm_notebook as tqdm

import os
这段代码主要导入了用于构建和训练深度学习模型的各种库：

numpy 和 pandas 是用于数据