为应对日益严重的视频虚假信息威胁，加州大学河滨分校（UC Riverside）的研究人员与谷歌科学家合作，开发了一套先进的检测工具。该工具名为“篡改与合成视频通用识别网络 ”（ UNITE ，全称为Universal Network for Identifying Tampered and synthEtic videos），是首批能够检测出不仅仅局限于面部替换的伪造视频的 AI 模型之一，可分析整段视频的画面、背景和运动模式，以识别伪造内容。
主要发现与UNITE的特征
- 先进的检测能力:
- UNITE 可检测多种方式的视频篡改，包括:
简单的面部替换
背景修改
通过 AI 生成的全合成视频
- 与传统只关注面部的深度伪造检测器不同的是，UNITE 能够检测出每帧视频中多个视觉区域的空间和时间的不一致。 .
- UNITE 可检测多种方式的视频篡改，包括:
- 技术突破：
- 该工具采用基于 transformer 的深度学习模型，这一模型依托SigLIP基础 AI 框架，可以提取不局限于特定人物或物体的通用特征。
- 一种名为“注意力分散损失”(attention-diversity loss)的新型训练方法，确保系统能够识别视频各部分的篡改，而不仅仅集中于面部内容。
- 合作研发与资源支撑：
- 与谷歌的合作提供了丰富的数据集和算力资源，使模型能够分析由文本或静态图像生成的合成内容——这些格式对现有检测器带来了很大的挑战性。
- 实际应用：
- UNITE的潜在用户包括社交媒体平台、新闻机构和事实核查人员。该工具旨在防止篡改视频传播虚假信息、引发伤害或降低人们对数字化内容的信任。
- “随着 AI 越来越擅长伪造现实，我们也必须更擅长揭示真相，”UNITE 联合开发者、博士生 Rohit Kundu表示。
- 学术认可与未来潜力：
- 该研究已在 2025 年计算机视觉与模式识别大会（CVPR）上发布，凸显了 UNITE 在检测合成视频方面的通用性。
- 尽管仍处于研发阶段，UNITE 有望在未来在防范视频虚假信息方面发挥重要作用。
对教育与公众意识的启示
对于教育者和学生而言，像 UNITE 这样的工具在培养数字素养和批判性思维方面具有重要作用。随着 AI 生成内容的普及，将此类技术融入课程讨论，有助于学生应对日益复杂的媒体环境。
结论
随着视频篡改技术日益普及，像UNITE这样的工具能够织起一张防护网，防止虚假信息对个人和机构造成潜在危害。通过提升对合成内容的检测能力，加州大学河滨分校的创新成果在维护数字媒体的可信度与真实性方面迈出了重要一步。
欲了解更多详情，请阅读完整文章： UC Riverside Scientists Develop Tool to Detect Fake Videos.
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