Datawhale AI 夏令营——全球AI攻防挑战赛（AIGC技术-图像方向）

问题背景：  

        此次夏令营活动是基于天池2025全球AI攻防挑战赛-赛道一：图片全要素交互认证-生成赛，大家跟着教程一步步操作，很简单。我将按照Datawhile的教程顺序来进行描述。

比赛简介：

        随着AI图片生成技术爆发式发展，金融诈骗、虚假新闻、身份冒用等安全问题正悄然入侵生活。既要用AI生成逼真图像挑战安全极限，更要打造能识破伪造的"火眼金睛"。这不仅是技术对抗，更是守护数字世界信任基石的使命！

比赛任务：

        本赛题分为四个子任务，包括：AIGC图片生成、自然场景图片编辑、视觉文本编辑和Deepfake。参赛者需要尝试使用不同的模型或优化算法，完成所有子任务。各任务具体定义如下：

• AIGC图片生成 ：根据给定的文本提示，生成真实且美观的图片。

• 自然场景图片编辑 ：根据提供的图片和编辑指令，对原图指定区域的内容进行修改。

• 视觉文本编辑 ：根据提供的图片和编辑指令，对原图中的文字信息进行编辑或替换。

• Deepfake ：利用给定的人脸图片，对目标图片中的人脸进行替换处理。

Task1: 跑通Baseline

  这里面官方写的步骤巨详细，照着做就可以。

Task2: 理解项目目标、进阶上分

  Baseline的目的是：在不使用大模型的情况下，用简单可复现的方式完成任务。

Baseline	AIGC图片生成	自然场景图片编辑	视觉文本编辑	Deepfake
解决方案	CogView4	FLUX.1-Kontext-dev		OpenCV (cv2) 和 dlib

Baseline 的不足

  根据上面的代码理解，相比大家已经比较清楚逻辑了，Baseline 的优点就是适合初学者和低资源情况，但对于想要达到高分数，它还是存在一些不足的。

• 基于 Dlib + OpenCV 的传统方法在处理复杂光照、表情、姿态时，融合效果往往僵硬，边缘痕迹明显，面部轮廓易失真；
• 对于API调用失败时，会尝试几次或回退到默认图片。可以增加更智能的重试策略，比如指数退避，或在多次失败后记录日志，以便人工干预排查问题；
• 优化Prompt；