時空間異常学習によるAI生成動画検出

生成モデルの進歩により、非常にリアルな人工知能（AI）生成動画が登場しています。悪意のあるユーザーは、存在しない動画を簡単に作成して誤情報を拡散することが可能です。本レターでは、密接に結合された二枝の時空間畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて鑑識痕跡を捉える効果的なAI生成動画検出（AIGVDet）スキームを提案します。具体的には、空間領域とオプティカルフロー領域の異常を識別するために、それぞれ別々に学習された二つのResNetサブディテクターを用います。これらのサブディテクターの結果を融合させることで、識別能力をさらに高めます。モデルの訓練および評価のための大規模生成動画データセット（GVD）をベンチマークとして構築しました。広範な実験結果により、当該AIGVDetスキームの高い一般化性能と堅牢性が検証されました。コードとデータセットは https://github.com/multimediaFor/AIGVDet で入手可能です。