AiVidect
AIディープフェイク・偽動画検出の仕組み
Our advanced neural network analyzes multiple signals to detect AI-generated content including Sora 2, Veo 3, Kling, Runway, and deepfakes with industry-leading accuracy.
分析アプローチ
当社のビジュアル分析は、ビデオフレーム全体の細かい視覚的不整合を検出するために設計されたEfficientNet畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づいています。システムは、合成生成を示す時間的パターンと空間的アーティファクトを調べます。
ビジュアル分析
本物と合成のビデオコンテンツの多様なデータセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク。
時間的アテンション
AIジェネレーターが維持するのに苦労するフレーム間の一貫性と時間的アーティファクトを分析します。
マルチモーダル分析
顔の動き、照明の不整合、エッジアーティファクト、圧縮パターンを調べます。
リアルタイム処理
すべての提出物で一貫した評価品質を維持しながら、高速分析に最適化されています。
プライバシー優先
動画は分析後すぐに削除されます。お客様の動画コンテンツを保存または保持することは一切ありません。
確率的スコアリング
バイナリ結果ではなく信頼度スコアを提供し、微妙な解釈を可能にします。
ディープフェイク検出の仕組み
動画アップロードと前処理
動画は安全にアップロードされ、前処理されます。時間情報を取得するために、動画の長さ全体にわたって均等にサンプリングされた16フレームを抽出します。
フレームレベルの特徴抽出
各フレームはEfficientNetバックボーンによって分析され、顔領域、エッジ、圧縮アーティファクトに焦点を当てて深い視覚特徴を抽出します。
時間的一貫性分析
アテンションメカニズムは、フレーム全体で特徴がどのように進化するかを分析し、不自然な遷移と時間的不整合を検出します。
信頼度スコアリング
モデルはAI操作の可能性を示す確率スコアを出力します。80パーセント以上のスコアは偽物の可能性が高く、40パーセント未満は本物であることを示唆します。
自動クリーンアップ
結果を提供した後、動画はすぐに削除されます。お客様のプライバシーは常に尊重されます。
検出パフォーマンス
当社のシステムは、FaceForensics++、Celeb-DF、DFDCを含む標準的な研究ベンチマークで評価され、多様なコンテンツタイプで高い精度を達成しています。
- フェイススワップ検出 強い
- フェイスリエナクトメント 強い
- オーディオ駆動合成 中
- 完全合成 - Sora 2, Veo 3, Kling 開発中
注意： 検出精度は動画の品質、圧縮、生成方法に依存します。新しいAIジェネレーターは継続的な検出課題を提示します。結果は決定的な証拠ではなく、指標として解釈されるべきです。
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