論文の概要: BrokenVideos: A Benchmark Dataset for Fine-Grained Artifact Localization in AI-Generated Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20103v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 03:30:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.59301
• Title: BrokenVideos: A Benchmark Dataset for Fine-Grained Artifact Localization in AI-Generated Videos
• Title（参考訳）: BrokenVideos:AI生成ビデオの微粒化アーティファクトローカライゼーションのためのベンチマークデータセット
• Authors: Jiahao Lin, Weixuan Peng, Bojia Zi, Yifeng Gao, Xianbiao Qi, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.03271511550633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in deep generative models have led to significant progress in video generation, yet the fidelity of AI-generated videos remains limited. Synthesized content often exhibits visual artifacts such as temporally inconsistent motion, physically implausible trajectories, unnatural object deformations, and local blurring that undermine realism and user trust. Accurate detection and spatial localization of these artifacts are crucial for both automated quality control and for guiding the development of improved generative models. However, the research community currently lacks a comprehensive benchmark specifically designed for artifact localization in AI generated videos. Existing datasets either restrict themselves to video or frame level detection or lack the fine-grained spatial annotations necessary for evaluating localization methods. To address this gap, we introduce BrokenVideos, a benchmark dataset of 3,254 AI-generated videos with meticulously annotated, pixel-level masks highlighting regions of visual corruption. Each annotation is validated through detailed human inspection to ensure high quality ground truth. Our experiments show that training state of the art artifact detection models and multi modal large language models (MLLMs) on BrokenVideos significantly improves their ability to localize corrupted regions. Through extensive evaluation, we demonstrate that BrokenVideos establishes a critical foundation for benchmarking and advancing research on artifact localization in generative video models. The dataset is available at: https://broken-video-detection-datetsets.github.io/Broken-Video-Detection-Datasets.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルの最近の進歩は、ビデオ生成に大きな進歩をもたらしたが、AI生成されたビデオの忠実さは依然として限られている。 合成されたコンテンツは、時間的に矛盾した動き、物理的に不明瞭な軌道、不自然な物体の変形、現実主義やユーザーの信頼を損なう局所的なぼやけなどの視覚的な人工物を示すことが多い。 これらのアーティファクトの正確な検出と空間的局在化は、自動品質制御と、改良された生成モデルの開発を導くために重要である。 しかし、現在研究コミュニティは、AI生成ビデオのアーティファクトローカライゼーションに特化した包括的なベンチマークを欠いている。 既存のデータセットは、ビデオやフレームレベルの検出に制限されるか、あるいはローカライゼーションメソッドを評価するのに必要な詳細な空間アノテーションが欠如している。 このギャップに対処するために、BrokenVideosという3,254個のAI生成ビデオのベンチマークデータセットを紹介した。 各アノテーションは人間の詳細な検査によって検証され、高品質な地上真実が保証される。 実験により,BrokenVideosにおける最先端のアーティファクト検出モデルとマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の訓練により,劣化領域のローカライズ能力が著しく向上することが確認された。 広範に評価することで,BrokenVideosは生成ビデオモデルにおけるアーティファクトローカライゼーションの研究をベンチマークし,進展させる上で重要な基盤を確立していることを示す。 データセットは以下の通りである。 https://broken-video-detection-datetsets.github.io/Broken-Video-detection-Datasets.github.io/

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