基于时空异常学习的 AI 生成视频检测
计算机视觉与模式识别
2024-03-26 v1 密码学与安全
摘要
生成模型的进步导致了高度逼真的人工智能 (AI) 生成视频的出现。恶意用户可以轻易创建不存在的视频来传播虚假信息。本文提出了一种有效的 AI 生成视频检测 (AIGVDet) 方案，通过使用双分支时空卷积神经网络 (CNN) 捕捉取证痕迹。具体来说，分别学习两个 ResNet 子检测器，用于识别空间域和光流域中的异常。融合这些子检测器的结果以进一步增强判别能力。构建了一个大规模生成视频数据集 (GVD) 作为模型训练和评估的基准。广泛的实验结果验证了我们 AIGVDet 方案的高泛化性和鲁棒性。代码和数据集将在 https://github.com/multimediaFor/AIGVDet 上提供。
引用
@article{arxiv.2403.16638,
title = {AI-Generated Video Detection via Spatio-Temporal Anomaly Learning},
author = {Jianfa Bai and Man Lin and Gang Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.16638},
year = {2024}
}