Jun, 2024

原来我并不真实：走向强大的 AI 生成视频检测

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TL;DR本文提出了一种用于检测由多个最先进的生成模型合成的视频的新框架，通过 CNN + LSTM 架构从扩散模型中提取显式知识的表征，并且在域内视频上实现了 93.7% 的检测准确率，并使域外视频的准确率提高了 16 个百分点。
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发现论文，激发创造
  • 检测像 Sora 这样的 AI 生成视频中的关键内容

    通过实验分析外观、运动和几何等方面，在外观、运动和几何等方面对比了真实世界的视频和由先进 AI 模型生成的视频，揭示了真实世界视频与合成视频之间的差距，并提出了集成外观、光流和深度信息的专家集合模型以进行假视频检测，提高了鲁棒性和泛化能力。

    Jun, 2024

  • 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

    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。

    May, 2024

  • 超越深度伪造图像：检测人工智能生成的视频

    生成式人工智能的最新进展已经导致了生成视觉逼真合成视频的技术的发展。本文证明合成图像检测器无法检测合成视频，因为合成视频生成器引入的痕迹与图像生成器留下的痕迹明显不同。尽管如此，我们展示了合成视频痕迹是可以学习的，并且可以在 H.264 重新压缩后用于可靠的合成视频检测或生成器来源归因。此外，我们还证明了通过零样本迁移进行新生成器的视频检测具有挑战性，但可以通过少样本学习实现对新生成器的准确检测。

    Apr, 2024

  • 区分任意伪造视频：释放大规模数据和动作特征的力量

    本文介绍了用于 AI 生成视频检测的广泛视频数据集 GenVidDet 和一种创新有效的方法 Dual-Branch 3D Transformer，该方法能够以 96.77% 的准确率区分真实视频和生成视频内容，并对未知类型具有较强的泛化能力。

    May, 2024

  • 基于时空异常学习的 AI 生成视频检测

    该研究探讨了有效的基于人工智能生成视频的检测方案，通过使用两个分支的时空卷积神经网络来捕捉取证迹象，对视频的空间和光流异常进行分析，通过融合子检测器的结果来提高判别能力，并构建了一个大规模生成的视频数据集作为模型训练和评估的基准。

    Mar, 2024

  • 扩散深度伪造

    通过生成式 AI 和扩散模型，我们引入了两个广泛的生成伪造数据集，用于测试当前深伪造检测器的脆弱性，并提出了增强训练数据多样性和动量困难提升策略来改进模型的普适性。通过全面评估，我们的模型优化方法明显优于以前的替代方案。

    Apr, 2024

  • 用于生成高保真长视频的潜在视频扩散模型

    该论文提出了一种基于轻量级视觉扩散模型和层级扩散概念的视频生成框架，可在有限的计算预算下生成更真实、更长的视频，同时提供了大规模文本到视频生成的扩展应用。

    Nov, 2022

  • 迈向 AI 合成人脸图像的检测

    通过建立一个综合基准测试来评估最先进的检测器的泛化能力和鲁棒性，然后通过频域分析伪造痕迹来得出各种见解，并进一步证明使用频率表示训练的检测器可以很好地泛化到其他未见的生成模型。

    Feb, 2024

  • 视频传播模型调查

    近期 AI 生成内容 (AIGC) 的浪潮在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中扩散模型在这一成就中发挥了至关重要的作用。本文在 AIGC 时代提供了对视频扩散模型的全面回顾，包括视频生成、视频编辑和其他视频理解任务的研究概述，并讨论了该领域面临的挑战以及未来的发展趋势。

    Oct, 2023

  • 深度伪造检测的稳健性与泛化性：扩散模型研究

    通过对深度伪造图像的产生和检测进行深入研究，本论文提出了一种全面的深度伪造图像生成与识别的方法。在我们的研究中，我们创建了一个名为 DeepFakeFace (DFF) 的数据集，用于训练和测试检测深度伪造图像的算法。我们进行了对 DFF 数据集的全面评估，并提出了两种评估方法来测试深度伪造识别工具的强度和适应性。根据我们的发现，不同的深度伪造方法和图像变化产生了多种结果，突显了对深度伪造检测器的需求。我们的 DFF 数据集和测试旨在促进更有效的抵御深度伪造的工具的发展。

    Sep, 2023