本项目是上海交通大学信息安全专业必修课NIS3366-项目管理与软件设计小组大作业。项目是一个Vue+Flask+CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）实现的AI生成图像检测程序。用户可以在程序界面上传待检测的图片或视频，后端的模型处理后将检测对象的真实率和可能使用的生成/伪造方法以报告的形式呈现给用户。整个检测系统具有准确率高、响应快、学习能力强等特点。
选择华为云服务器ECS作为搭建平台，操作系统使用Ubuntu 20.04，云服务器规格为2vGPUs，内存为4GiB，规格名称为s6.large.2。搭建的主要流程为创建虚拟私有云VPC，创建弹性云服务器并且根据需求对于相关规格进行设定，在购买完弹性云服务器过后，对于后端以及模型运行所需环境进行搭建，首先安装CUDA，之后安装Anaconda来构造conda环境，再给据需要对于相关的模块进行安装。
- 前端登录模块：陈驰宇 @cyChen2003
- 前端导航模块：邹若钦 @SJTUzeroking
- 前端上传模块：陈子钏 @b2eeze
- 后端通信模块：柴继晨 @AnthonyCLZ
- 后端检测模块：陈骥康 @ChubbyChenJK
- Hbuilder X
- uView组件库
- 微信开发者工具
- 华为云
《Towards Universal Fake Image Detectors that Generalize Across Generative Models》
Author:Utkarsh Ojha, Yuheng Li, Yong Jae Lee