Присутність матеріалів, створених штучним інтелектом, невпинно зростає, і людям стає все складніше відрізнити реальний контент від підробок, згенерованих ШІ. З’являються інструменти, які допомагають виявляти такі матеріали — один з них отримав назву Nvidia Synthetic Video Detector (SVD).
Джерело зображення: nvidia.com
SVD належить до класу сервісів Nvidia Inference Microservice (NIM) і не є доступним для споживачів. Його завдання досить просте: визначити, чи є відео справжнім, чи воно було згенероване ШІ. Сервіс аналізує відео у великих масштабах, розбиваючи відеоряд на кадри для виявлення аномалій. Система досліджує відеофайл не цілком, а розділяє кадри на фрагменти розміром 504 × 504 пікселів. Ці фрагменти вивчаються двома моделями: Meta✴ DINOv2 та DINOv3. Їхнє завдання — формування патернів без вказівок з боку людини. Зазвичай ці моделі використовуються для класифікації зображень, їх пошуку, виявлення об’єктів та оцінки глибини.
Моделі вивчають просторові характеристики фрагментів кадрів і присвоюють їм оцінки: «0» — зображення повністю реальне, або «1» — це точно підробка. За результатами комплексного аналізу оцінки сумуються, і формується середнє значення, яке показує користувачеві відсоткову оцінку, чи є запропоноване відео підробкою. На практиці найкращі результати система показує при вивченні нестиснутого відео — 92%. При стисненні на 15% цей показник падає до 87%, а при стисненні на 50% — до 82%. Затримка невелика: обробка відео з роздільною здатністю 1080p займає на графічних процесорах Nvidia RTX 22 мс, на робочих станціях Nvidia — 30 мс.
Для роботи SVD потрібен кодувальник NVENC, тому прискорювачі для центрів обробки даних, зокрема Nvidia B100, не можуть запускати службу нативно. Спільно з Wowza компанія Nvidia зараз розробляє систему виявлення підробленого відео в реальному часі, яку можна буде вбудовувати в робочі процеси потокового передавання.
За матеріалами: 3dnews.ru