Ваше єдине рішення для виявлення відео, згенерованого ШІ
Автори: Long Ma, Zihao Xue, Yan Wang, Zhiyuan Yan, Jin Xu, Xiaorui Jiang, Haiyang Yu, Yong Liao, Zhen Bi
Опубліковано: 2026-01-14
Переглянути на arXiv →Анотація
Ця стаття представляє комплексне рішення для виявлення відео, згенерованих ШІ, що є критичною потребою через зростаючий реалізм синтетичних медіа. Запропонована система використовує передові методи комп'ютерного зору та ШІ для надійного розрізнення реального та синтетичного відеоконтенту, вирішуючи проблему автентичності медіа.
Вплив
practical
Теми
6
💡 Просте пояснення
Уявіть суперрозумний сканер, який переглядає відео, щоб виявити підробки. На відміну від старих сканерів, які розглядають лише одну картинку за раз, ця нова система дивиться як на деталі зображення, так і на те, як об'єкти рухаються з часом. Вона створена, щоб ловити відео від усіх новітніх ШІ-генераторів (таких як Sora або Runway) за один раз, тому компаніям не потрібно десять різних інструментів для безпеки.
🎯 Постановка проблеми
Швидка поява різноманітних моделей text-to-video (Sora, Pika, Gen-3) випередила існуючі методи виявлення. Сучасні детектори часто спеціалізуються на конкретних артефактах або старіших моделях GAN, не справляючись з узагальненням для високоякісних відео на основі дифузії, які зараз заполонили інтернет.
🔬 Методологія
Автори створили великомасштабний набір даних (AIGV-1M), що містить відео від різних найсучасніших генераторів. Вони запропонували двопотокову мережу: Просторовий потік, що використовує Vision Transformer (ViT) для виявлення артефактів на рівні пікселів, та Часовий потік, що використовує 3D згортки/увагу для виявлення нереалістичної фізики руху. Ці потоки об'єднуються для прийняття остаточного рішення.
📊 Результати
Запропонований UniVideoDet досяг 98,5% точності виявлення на відомих генераторах і, що важливо, зберіг понад 92% точності на невідомих генераторах (налаштування zero-shot), значно перевершивши попередні базові показники, такі як FakeCatcher (прибл. 75% на нових даних). Модель показала стійкість до стиснення, але мала незначні труднощі зі сценами з низьким освітленням.
✨ Ключові висновки
Уніфікований підхід, що поєднує просторові та часові підказки, є важливим для сучасного виявлення діпфейків. Високоякісні різноманітні набори даних є основним рушієм ефективності узагальнення. Індустрія повинна рухатися до 'універсальних' детекторів замість специфічних для кожної моделі, щоб встигати за вибухом генеративного ШІ.
🔍 Критичний аналіз
Ця стаття є значним кроком до консолідації фрагментованої сфери виявлення діпфейків. Її сила полягає у філософії 'єдиного вікна', що вирішує проблему втоми від розгортання спеціалізованих детекторів для кожного нового генератора. Однак залежність від статичного набору даних (навіть великого) є її ахіллесовою п'ятою. Генеративний ШІ — це рухома мішень; модель, навчена на Sora v1, може не спрацювати на Sora v2 через зміни в архітектурі генератора. Хоча просторово-часове злиття є надійним, робота могла б виграти від дослідження 'few-shot' навчання для швидшої адаптації до нових генераторів без повного перенавчання. Обчислювальні витрати на двогілкову систему також можуть перешкоджати розгортанню в реальному часі.
💰 Практичне застосування
- Доступ до API: Плата за хвилину проаналізованого відео.
- Корпоративне ліцензування: Локальне розгортання для клієнтів з високим рівнем безпеки.
- Ліцензування даних: Продаж кураторського набору даних AIGV для навчання інших моделей.