README_kr.md

DeepFake Defenders

저희의 프로젝트가 마음에 드신다면, GitHub에서 별 ⭐ 을 GitHub에서 눌러 최신 업데이트를 받아보세요.

💡 [영어 문서 / ENGLISH DOC]와 [중국어 문서 / CHINESE DOC]를 제공하고 있습니다. 저희는 이 프로젝트에 대한 기여를 매우 환영하고 감사드립니다.

📣 뉴스

• [2024.09.05] 🔥 Deepfake defenders의 초기 버전을 공식적으로 릴리즈했으며, [Bund에서의 컨퍼런스]에서 deepfake challenge에서 3등을 수상했습니다.

🚀 빠르게 시작하기

1. 사전에 훈련된 모델 준비하기

시작하기 전, ImageNet-1K로 사전에 훈련된 가중치 파일들을 ./pre_model 디렉토리에 넣어주세요. 가중치 파일들의 다운로드 링크들은 아래와 같습니다.

RepLKNet: https://drive.google.com/file/d/1vo-P3XB6mRLUeDzmgv90dOu73uCeLfZN/view?usp=sharing
ConvNeXt: https://dl.fbaipublicfiles.com/convnext/convnext_base_1k_384.pth

2. 처음부터 훈련시키기

2.1 데이터셋의 경로 조정하기

학습에 필요한 파일인 트레이닝셋 파일인 (*.txt) 파일, 벨리데이션셋 파일 (*.txt), 라벨 파일 (*.txt) 을 dataset 폴더에 넣고, 파일들을 같은 이름으로 지정하세요. (dataset 아래에 다양한 txt 예제들이 있습니다)

2.2 하이퍼 파라미터 조정하기

두 모델(RepLKNet과 ConvNeXt)을 위해 main_train.py의 파라미터가 아래와 같이 설정되어야 합니다.

# RepLKNet으로 설정
cfg.network.name = 'replknet'; cfg.train.batch_size = 16
# ConvNeXt으로 설정
cfg.network.name = 'convnext'; cfg.train.batch_size = 24

2.3 훈련 스크립트 사용하기

다중 GPU: ( GPU 8개가 사용되었습니다. )

bash main.sh

단일 GPU:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main_train_single_gpu.py

2.4 모델 조립하기

mergy.py의 ConvNeXt로 훈련된 모델 경로와 RepLKNet으로 훈련된 경로를 바꾸고, python mergy.py를 실행시켜 최종 인퍼런스 테스트 모델을 만듭니다.

2.5 인퍼런스

다음의 예제는 POST 요청 인터페이스를 사용하여 이미지 경로를 매개변수로 요청하여 모델이 예측한 딥페이크 점수를 응답을 출력합니다.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import json
import requests
import json

header = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36'
}

url = 'http://ip:10005/inter_api'
image_path = './dataset/val_dataset/51aa9b8d0da890cd1d0c5029e3d89e3c.jpg'
data_map = {'img_path':image_path}
response = requests.post(url, data=json.dumps(data_map), headers=header)
content = response.content
print(json.loads(content))

3. Docker에 배포하기

빌드하기

sudo docker build  -t vision-rush-image:1.0.1 --network host .

실행시기키

sudo docker run -d --name  vision_rush_image  --gpus=all  --net host  vision-rush-image:1.0.1

Star History