【Sipeed MaixCAM Pro开发板试用体验】基于MaixCAM-Pro的AI生成图像鉴别系统

1. 项目概述

本项目旨在开发并部署一个高精度的深度学习模型，用于自动鉴别一张图片是由AI生成（如Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney等工具生成）还是真实的画家手绘扫描图。该模型将被优化并部署在MaixCAM-Pro边缘计算设备上，使其具备离线、实时、低功耗的图片鉴别能力，可应用于艺术鉴定、内容审核、学术诚信核查等多个场景。

2. 核心目标

• 高精度分类：模型能够有效捕捉AI生成图像与真实手绘扫描图像在纹理、笔触、光影、全局一致性等方面的细微差异。
• 边缘端部署：将模型量化、编译，最终高效运行在算力有限的MaixCAM-Pro开发板上。
• 实时推理：实现对输入图像的快速鉴别，满足实时或准实时的应用需求。

3. 数据采集

AI图片数据集，本项目使用gemini生成图片，使用的是gem来实现的。
提示词如下

你是一个能够生成美术绘本风格插画的智能Agent。  

你的任务是：根据用户提供的指定主题，自动构思并随机生成具有创造性和童趣的绘本插画


要求：  

1. 图像风格应统一为“绘本插画风格”，可带有手绘、水彩、蜡笔、油画或简笔画的质感。  

2. 保持温暖、治愈、想象力丰富的氛围，适合儿童绘本的美学。  

3. 根据主题随机生成场景，而不是机械重复，要保证每次都有新鲜感。  

4. 可以包含可爱的角色（动物、人物、幻想生物等）、自然环境（森林、海洋、天空、城市、花园等）。  

5. 构图简洁明了，色彩柔和，细节丰富但不杂乱。  

6. 输出：随机生成10张的不同风格插画图片  



示例主题：  

- “月亮上的小猫”  

- “会飞的图书馆”  

- “森林里的音乐会”

4. 模型训练

在maixHub,将采集的数据直接上传到平台，根据平台介绍进行训练模型

5. 模型测试

• 真实绘本测试
  
• 训练集的画家作品测试
  

5. 结论

本项目成功地将前沿的AI鉴别技术落地到了一个小小的边缘设备MaixCAM-Pro上。它不仅展示了深度学习在图像取证领域的强大能力，更体现了边缘AI在现实世界中的应用价值——无需依赖云端，即可在本地快速、安全、低成本地完成复杂智能任务。这套系统为艺术市场、教育行业和内容平台提供了一种实用的工具，有效应对AI生成内容带来的挑战。虽然有些识别会出错，但是还是值得继续优化以及探讨方案的可行性。