論文の概要: AI-Generated Video Detection via Spatio-Temporal Anomaly Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16638v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 11:26:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 15:08:28.631576
- Title: AI-Generated Video Detection via Spatio-Temporal Anomaly Learning
- Title（参考訳）: 時空間異常学習によるAI生成ビデオ検出
- Authors: Jianfa Bai, Man Lin, Gang Cao,
- Abstract要約: ユーザは、偽情報を拡散するために、既存のないビデオを簡単に作成できる。
モデルトレーニングと評価のためのベンチマークとして,大規模ビデオデータセット(GVD)を構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1210527985139227
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advancement of generation models has led to the emergence of highly realistic artificial intelligence (AI)-generated videos. Malicious users can easily create non-existent videos to spread false information. This letter proposes an effective AI-generated video detection (AIGVDet) scheme by capturing the forensic traces with a two-branch spatio-temporal convolutional neural network (CNN). Specifically, two ResNet sub-detectors are learned separately for identifying the anomalies in spatical and optical flow domains, respectively. Results of such sub-detectors are fused to further enhance the discrimination ability. A large-scale generated video dataset (GVD) is constructed as a benchmark for model training and evaluation. Extensive experimental results verify the high generalization and robustness of our AIGVDet scheme. Code and dataset will be available at https://github.com/multimediaFor/AIGVDet.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルの進歩は、高度に現実的な人工知能(AI)生成ビデオの出現につながった。
悪意のあるユーザーは、偽情報を拡散する既存のビデオを簡単に作成できる。
本稿では,2分岐時空間畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて法医学的トレースを捕捉し,AIGVDet(AIGVDet)を効果的に検出する手法を提案する。
具体的には,2つのResNetサブ検出器を別々に学習し,それぞれが空間的および光学的流れ領域の異常を識別する。
このようなサブ検出器の結果は、さらに識別能力を高めるために融合される。
モデルトレーニングと評価のためのベンチマークとして,大規模ビデオデータセット(GVD)を構築した。
AIGVDetスキームの高一般化とロバスト性を検証する。
コードとデータセットはhttps://github.com/multimediaFor/AIGVDet.comで入手できる。
関連論文リスト
- Generative Video Semantic Communication via Multimodal Semantic Fusion with Large Model [55.71885688565501]
本稿では,高品質な映像再構成を実現するために,意味情報を抽出し,送信するスケーラブルなビデオ意味コミュニケーションフレームワークを提案する。
具体的には、送信機では、それぞれテキストと構造的意味論として機能するソースビデオから記述と他の条件信号を抽出する。
受信機では、拡散に基づくGenAI大モデルを用いて、ビデオの再構成のために複数のモーダルのセマンティクスを融合させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-19T15:59:07Z) - GenVidBench: A Challenging Benchmark for Detecting AI-Generated Video [35.05198100139731]
GenVidBenchは、AIが生成するビデオ検出データセットで、いくつかの重要な利点がある。
データセットには8つの最先端AIビデオジェネレータのビデオが含まれている。
複数の次元から分析され、その内容に基づいて様々な意味カテゴリーに分類される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-20T08:58:56Z) - Real-Time Anomaly Detection in Video Streams [0.0]
この論文は、Othello社とIASD研究所との間のCIFRE協定の一部である。
目的は、ビデオストリーム内のリアルタイムな危険を検出する人工知能システムを開発することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-29T14:24:33Z) - Zero-Shot Detection of AI-Generated Images [54.01282123570917]
AI生成画像を検出するゼロショットエントロピー検出器(ZED)を提案する。
機械によるテキスト検出の最近の研究に触発された私たちのアイデアは、分析対象の画像が実際の画像のモデルと比較してどれだけ驚くかを測定することである。
ZEDは精度の点でSoTAよりも平均3%以上改善されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T08:46:13Z) - SIGMA:Sinkhorn-Guided Masked Video Modeling [69.31715194419091]
SIGMA (Sinkhorn-guided Masked Video Modelling) は、新しいビデオ事前学習法である。
時空管の特徴を,限られた数の学習可能なクラスタに均等に分散する。
10個のデータセットによる実験結果から,より高性能で時間的,堅牢な映像表現を学習する上で,SIGMAの有効性が検証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T08:04:09Z) - Turns Out I'm Not Real: Towards Robust Detection of AI-Generated Videos [16.34393937800271]
高品質なビデオを作成するための生成モデルは、デジタル整合性とプライバシーの脆弱性に関する懸念を提起している。
ディープフェイクスのビデオと戦うための最近の研究は、ガン生成サンプルを正確に識別する検出器を開発した。
本稿では,複数の最先端(SOTA)生成モデルから合成された映像を検出するための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T21:52:49Z) - Exposing AI-generated Videos: A Benchmark Dataset and a Local-and-Global Temporal Defect Based Detection Method [31.763312726582217]
生成モデルは、セキュリティ問題を引き起こす現実的なビデオの作成において、大きな進歩を遂げた。
本稿では,先進的な拡散型ビデオ生成アルゴリズムを用いて,様々なセマンティックな内容の映像データセットを構築する。
現在のAI生成ビデオの局所的およびグローバル的時間的欠陥を分析して、偽ビデオを公開するための新たな検出フレームワークを構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-07T09:00:09Z) - Neurosymbolic hybrid approach to driver collision warning [64.02492460600905]
自律運転システムには2つの主要なアルゴリズムアプローチがある。
ディープラーニングだけでは、多くの分野で最先端の結果が得られています。
しかし、ディープラーニングモデルが機能しない場合、デバッグが非常に難しい場合もあります。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-28T20:29:50Z) - A Novel Anomaly Detection Algorithm for Hybrid Production Systems based
on Deep Learning and Timed Automata [73.38551379469533]
DAD:DeepAnomalyDetectionは,ハイブリッド生産システムにおける自動モデル学習と異常検出のための新しいアプローチである。
深層学習とタイムドオートマトンを組み合わせて、観察から行動モデルを作成する。
このアルゴリズムは実システムからの2つのデータを含む少数のデータセットに適用され、有望な結果を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-29T08:27:43Z) - Video Anomaly Detection Using Pre-Trained Deep Convolutional Neural Nets
and Context Mining [2.0646127669654835]
本稿では,事前学習した畳み込みニューラルネットモデルを用いて特徴抽出とコンテキストマイニングを行う方法について述べる。
我々は,高レベルの特徴から文脈特性を導出し,ビデオ異常検出法の性能をさらに向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-06T00:26:14Z) - Contextual-Bandit Anomaly Detection for IoT Data in Distributed
Hierarchical Edge Computing [65.78881372074983]
IoTデバイスは複雑なディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにはほとんど余裕がなく、異常検出タスクをクラウドにオフロードすることは長い遅延を引き起こす。
本稿では,分散階層エッジコンピューティング(HEC)システムを対象とした適応型異常検出手法のデモと構築を行う。
提案手法は,検出タスクをクラウドにオフロードした場合と比較して,精度を犠牲にすることなく検出遅延を著しく低減することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T06:13:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。