通过帧一致性检测AI生成视频
计算机视觉与模式识别
2025-04-22 v8 人工智能
摘要
先进视频生成方法生成的视频质量不断提高，带来了新的安全挑战，然而相关的研究工作很少：1）没有用于生成视频检测的开源数据集，2）迄今为止还没有提出生成视频检测方法。为此，我们首次提出了一个开源数据集和一种生成视频检测方法。首先，我们提出了一个可扩展的数据集，包含964个提示，涵盖各种伪造目标、场景、行为和动作，以及各种不同架构和生成方法的生成模型，包括最流行的商业模型，如OpenAI的Sora和Google的Veo。其次，我们通过探索性实验发现，基于空间伪影的检测器缺乏泛化能力。因此，我们提出了一种简单而有效的基于帧一致性的检测模型（DeCoF），它通过消除特征学习中空间伪影的影响，专注于时间伪影。大量实验证明了DeCoF在检测未见过的视频生成模型生成的视频方面的有效性，并确认了其在多个商业专有模型上的强大泛化能力。
引用
@article{arxiv.2402.02085,
title = {Detecting AI-Generated Video via Frame Consistency},
author = {Long Ma and Zhiyuan Yan and Qinglang Guo and Yong Liao and Haiyang Yu and Pengyuan Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.02085},
year = {2025}
}