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。
関連論文リスト
- Leveraging Pre-Trained Visual Models for AI-Generated Video Detection [54.88903878778194]
ビデオ生成の分野はDeepFakesを超えて進歩し、ジェネリックコンテンツでAI生成ビデオを検出する方法が緊急に必要になった。
本稿では,事前学習した視覚モデルを用いて,実写映像と実写映像を区別する手法を提案する。
提案手法は, 平均90%以上で高い検出精度を達成し, その有効性を裏付けるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-17T15:36:39Z) - BrokenVideos: A Benchmark Dataset for Fine-Grained Artifact Localization in AI-Generated Videos [63.03271511550633]
BrokenVideosは、3,254のAI生成ビデオのベンチマークデータセットで、微妙に注釈付けされたピクセルレベルのマスクが視覚的腐敗の領域を強調している。
実験の結果,BrokenVideosにおける人工物検出モデルの訓練状況とマルチモーダル大言語モデル(MLLM)が,破壊領域のローカライズ能力を大幅に向上させることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-25T03:30:04Z) - DAVID-XR1: Detecting AI-Generated Videos with Explainable Reasoning [58.70446237944036]
DAVID-Xは、AI生成ビデオに詳細な欠陥レベル、時間空間アノテーションと有理書を組み合わせた最初のデータセットである。
DAVID-XR1は、視覚的推論の解釈可能な連鎖を提供するために設計されたビデオ言語モデルである。
以上の結果から,AI生成ビデオコンテンツの信頼性確認のための説明可能な検出手法が期待できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-13T13:39:53Z) - GenWorld: Towards Detecting AI-generated Real-world Simulation Videos [79.98542193919957]
GenWorldは、AI生成ビデオ検出のための大規模で高品質で実世界のシミュレーションデータセットである。
実世界のAI生成ビデオ検出のための強力な基準として,マルチビュー一貫性を活用するモデルであるSpannDetectorを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T17:59:33Z) - BusterX: MLLM-Powered AI-Generated Video Forgery Detection and Explanation [47.46972260985436]
GenBuster-200Kは、200Kの高解像度ビデオクリップを備えた、大規模で高品質なAI生成ビデオデータセットである。
BusterXは、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)と強化学習を活用した、AI生成のビデオ検出および説明フレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-19T02:06:43Z) - What Are You Doing? A Closer Look at Controllable Human Video Generation [73.89117620413724]
What Are You Doing?」は、人間の制御可能な画像とビデオの生成を評価するための新しいベンチマークである。
このビデオは、1,544本のキャプション付きビデオで構成されており、56の細かなカテゴリーで細かな収集と注釈付けがなされている。
制御可能な画像・映像生成における7つの最先端モデルの詳細な解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-06T17:59:29Z) - Generative Ghost: Investigating Ranking Bias Hidden in AI-Generated Videos [106.5804660736763]
ビデオ情報検索は、ビデオコンテンツにアクセスするための基本的なアプローチである。
我々は,検索モデルがアドホックや画像検索タスクにおいて,AI生成コンテンツに好適であることを示す。
我々は、ビデオ検索に挑戦する文脈において、同様のバイアスが出現するかどうかを考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T07:43:47Z) - Generative Video Propagation [87.15843701018099]
我々のフレームワークであるGenPropは、オリジナルビデオを選択コンテンツエンコーダでエンコードし、画像から映像への生成モデルを用いて第1フレームに変更を伝達する。
実験結果は,様々なビデオタスクにおいて,我々のモデルが先行する性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-27T17:42:29Z) - What Matters in Detecting AI-Generated Videos like Sora? [51.05034165599385]
合成ビデオと現実世界のビデオのギャップは、まだ未発見のままだ。
本研究では,現在最先端のAIモデルであるStable Video Diffusionによって生成された実世界の映像を比較した。
我々のモデルは、訓練中にSoraのビデオに露出することなく、Soraが生成した映像を高精度に検出することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-27T23:03:58Z) - 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) - DeMamba: AI-Generated Video Detection on Million-Scale GenVideo Benchmark [38.604684882464944]
我々は,AIが生成した最初のビデオ検出データセットであるGenVideoを紹介する。
大量のビデオがあり、その中にはAIが生成し、実際のビデオが100万本以上含まれている。
我々はデテール・マンバ(Detail Mamba)というプラグイン・アンド・プレイ・モジュールを導入し、AI生成ビデオを特定して検出器を強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T05:36:12Z) - Distinguish Any Fake Videos: Unleashing the Power of Large-scale Data and Motion Features [21.583246378475856]
我々は、AI生成ビデオ検出(GenVidDet)に特化して設計された広範なビデオデータセットを紹介する。
また,DuB3D(Du-Branch 3D Transformer)という,実写映像と実写映像を区別する革新的な方法を提案する。
DuB3Dは、96.77%の精度で実際の映像コンテンツと生成された映像コンテンツを区別でき、目に見えないタイプでも強力な一般化能力を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:26:04Z) - AI-Generated Video Detection via Spatio-Temporal Anomaly Learning [2.1210527985139227]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T11:26:18Z) - AVTENet: Audio-Visual Transformer-based Ensemble Network Exploiting
Multiple Experts for Video Deepfake Detection [53.448283629898214]
近年の超現実的なディープフェイクビデオの普及は、オーディオと視覚の偽造の脅威に注意を向けている。
AI生成のフェイクビデオの検出に関するこれまでのほとんどの研究は、視覚的モダリティまたはオーディオ的モダリティのみを使用していた。
音響操作と視覚操作の両方を考慮したAVTENet(Audio-Visual Transformer-based Ensemble Network)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T19:01:26Z) - Video Generation from Text Employing Latent Path Construction for
Temporal Modeling [70.06508219998778]
ビデオ生成は、機械学習とコンピュータビジョンの分野における最も困難なタスクの1つである。
本稿では,映像生成の条件形式であるテキストから映像生成の問題に取り組む。
自然言語文からのビデオ生成が人工知能に重要な影響を与えると考えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-29T06:28:20Z) - A Good Image Generator Is What You Need for High-Resolution Video
Synthesis [73.82857768949651]
現代画像生成装置を用いて高解像度映像のレンダリングを行うフレームワークを提案する。
我々は,映像合成問題を,予め訓練された固定された画像生成装置の潜時空間における軌跡の発見とみなす。
本稿では,コンテンツや動きが絡み合っている所望の軌跡を検出するモーションジェネレータを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T15:38:41Z) - Non-Adversarial Video Synthesis with Learned Priors [53.26777815740381]
我々は、参照入力フレームを使わずに、遅延雑音ベクトルからビデオを生成する問題に焦点をあてる。
本研究では,入力潜時空間,繰り返しニューラルネットワークの重み付け,非対角学習によるジェネレータを協調的に最適化する手法を開発した。
提案手法は,既存の最先端手法と比較して高品質なビデオを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-21T02:57:33Z)
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。