論文の概要: Human Action CLIPS: Detecting AI-generated Human Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00526v1
- Date: Sat, 30 Nov 2024 16:20:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.018756
- Title: Human Action CLIPS: Detecting AI-generated Human Motion
- Title（参考訳）: AIが生成する人間の動きを検知するヒューマンアクションCLIPS
- Authors: Matyas Bohacek, Hany Farid,
- Abstract要約: 実物とAIによる人間の動きを区別するための効果的でロバストな手法について述べる。
この手法は、7つのテキスト・ツー・ビデオAIモデルと実際の映像のマッチングによって生成された人間のアクションによるビデオクリップのカスタム構築データセットに対して評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.106063755117399
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Full-blown AI-generated video generation continues its journey through the uncanny valley to produce content that is perceptually indistinguishable from reality. Intermixed with many exciting and creative applications are malicious applications that harm individuals, organizations, and democracies. We describe an effective and robust technique for distinguishing real from AI-generated human motion. This technique leverages a multi-modal semantic embedding, making it robust to the types of laundering that typically confound more low- to mid-level approaches. This method is evaluated against a custom-built dataset of video clips with human actions generated by seven text-to-video AI models and matching real footage.
- Abstract（参考訳）: フルブルーのAI生成ビデオ生成は、現実とは見分けがつかないコンテンツを生み出すために、不気味な谷を旅し続ける。
多くのエキサイティングでクリエイティブなアプリケーションと混ざり合ったのは、個人、組織、民主主義を害する悪意のあるアプリケーションです。
実物とAIによる人間の動きを区別するための効果的でロバストな手法について述べる。
この手法はマルチモーダルなセマンティックな埋め込みを利用しており、通常より低レベルから中レベルなアプローチで解決される洗浄のタイプに頑丈である。
この手法は、7つのテキスト・ツー・ビデオAIモデルと実際の映像のマッチングによって生成された人間のアクションによるビデオクリップのカスタム構築データセットに対して評価される。
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