揭示人工智能生成的视频:基于本地和全局时间缺陷的检测方法与基准数据集
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文构建了一个视频数据集,使用先进的扩散式视频生成算法和多种语义内容,并采用 typcial video lossy 操作生成退化样本。随后,通过分析当前 AI 生成视频的局部和全局时间缺陷,构建了一个新的检测框架,通过自适应学习局部运动信息和全局外观变化来暴露伪造视频。最后,进行实验评估了不同空间和时间域检测方法的泛化性和鲁棒性,结果可以作为基线,并展示未来研究的挑战。
本文构建了一个视频数据集,使用扩散式视频生成算法和多种语义内容生成退化样本。通过分析AI生成视频的时间缺陷,构建了一个新的检测框架,通过学习局部运动信息和全局外观变化来暴露伪造视频。实验评估了不同检测方法的泛化性和鲁棒性,结果可作为基线,并展示未来研究的挑战。