如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系
随着AI生成视频技术（如Sora、Veo等模型）的飞速发展，生成内容的逼真度已大幅提升，对虚假视频的检测变得日益困难且紧迫。传统仅输出“真假”二分类的检测方法已无法满足需求，检测目标应重新定义为“事实保真度验证”，即核查视频内容在感知和认知层面是否与真实世界一致。
本文综述了AI生成视频检测领域的最新进展。首先，将AI生成视频分为三类范式：局部操控视频、跨模态音视频编辑和端到端生成式视频合成。针对检测，提出了一个从低层到高层的四层方法框架：
1. 底层视觉线索分析：检测像素异常、生理信号等底层伪迹。
2. 时空一致性分析：核查视频在时间和空间上的连续性与合理性。
3. 跨模态一致性分析：验证视频内画面、声音、文字等多模态信息是否对齐。
4. 语言引导的世界级推理：引入外部知识，判断视频内容是否符合常识、物理规律和事实。
检测方法的演进趋势是从依赖视觉线索（第1、2层）逐步转向结合语言和多模态推理（第3、4层）。评测体系也需相应发展，不仅评估分类准确率，更要关注模型判断的可解释性、证据的可靠性以及在真实复杂环境下的鲁棒性。
未来的可信检测系统需要协同视觉与语言双视角，建立“识别-定位-解释”的清晰推理路径，并将内容分析与来源追溯相结合。这需要计算机视觉、自然语言处理、多模态理解等领域的共同努力，构建动态、可溯源、可解释的检测体系，以应对日益严峻的AI生成视频挑战。
marsbit06/26 07:27
