論文の概要: GenVidBench: A Challenging Benchmark for Detecting AI-Generated Video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11340v1
- Date: Mon, 20 Jan 2025 08:58:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 19:37:19.371857
- Title: GenVidBench: A Challenging Benchmark for Detecting AI-Generated Video
- Title（参考訳）: GenVidBench:AI生成ビデオ検出のためのベンチマーク
- Authors: Zhenliang Ni, Qiangyu Yan, Mouxiao Huang, Tianning Yuan, Yehui Tang, Hailin Hu, Xinghao Chen, Yunhe Wang,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.05198100139731
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of video generation models has made it increasingly challenging to distinguish AI-generated videos from real ones. This issue underscores the urgent need for effective AI-generated video detectors to prevent the dissemination of false information through such videos. However, the development of high-performance generative video detectors is currently impeded by the lack of large-scale, high-quality datasets specifically designed for generative video detection. To this end, we introduce GenVidBench, a challenging AI-generated video detection dataset with several key advantages: 1) Cross Source and Cross Generator: The cross-generation source mitigates the interference of video content on the detection. The cross-generator ensures diversity in video attributes between the training and test sets, preventing them from being overly similar. 2) State-of-the-Art Video Generators: The dataset includes videos from 8 state-of-the-art AI video generators, ensuring that it covers the latest advancements in the field of video generation. 3) Rich Semantics: The videos in GenVidBench are analyzed from multiple dimensions and classified into various semantic categories based on their content. This classification ensures that the dataset is not only large but also diverse, aiding in the development of more generalized and effective detection models. We conduct a comprehensive evaluation of different advanced video generators and present a challenging setting. Additionally, we present rich experimental results including advanced video classification models as baselines. With the GenVidBench, researchers can efficiently develop and evaluate AI-generated video detection models. Datasets and code are available at https://genvidbench.github.io.
- Abstract（参考訳）: ビデオ生成モデルの急速な進歩により、AI生成したビデオと実際のビデオとを区別することはますます困難になっている。
この問題は、このようなビデオによる偽情報の拡散を防ぐために、効果的なAI生成ビデオ検出器が緊急に必要であることを示している。
しかし、現在、高性能な生成ビデオ検出器の開発は、生成ビデオ検出に特化して設計された大規模で高品質なデータセットの欠如によって妨げられている。
この目的のために、我々は、いくつかの重要な利点を持つAI生成ビデオ検出データセットであるGenVidBenchを紹介した。
1)クロスソースとクロスジェネレータ: クロスジェネレータは、検出に対するビデオコンテンツの干渉を緩和する。
クロスジェネレータは、トレーニングとテストセットの間のビデオ属性の多様性を保証する。
2) 最先端のビデオジェネレータ: このデータセットには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おり、ビデオ生成の分野における最新の進歩を確実にカバーしている。
3) リッチセマンティックス: GenVidBenchのビデオは、複数の次元から分析され、その内容に基づいて様々なセマンティックカテゴリに分類される。
この分類は、データセットが大規模であるだけでなく多様性も保証し、より一般化された効果的な検出モデルの開発を支援する。
我々は、様々な高度なビデオジェネレータの総合的な評価を行い、挑戦的な設定を示す。
さらに,先進的な映像分類モデルをベースラインとする実験結果も豊富である。
GenVidBenchを使えば、AIが生成するビデオ検出モデルを効率的に開発し、評価することができる。
データセットとコードはhttps://genvidbench.github.io.comで入手できる。
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