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Chameleon: シーンの多様性とドメインの幅を持つAI生成動画検出（Chameleon: On the Scene Diversity and Domain Variety of AI-Generated Videos Detection）

田中専務

拓海先生、最近部下から「動画のフェイクが増えている」と言われまして、当社でも何か対策を打つべきかと相談されています。要するに、どれくらい本格的に構える必要があるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この論文は「AIが作る動画（DeepFakeなど）を現実場面に近い形で大量に作って、検出アルゴリズムの実力を厳しく試す」ためのデータセットを作った研究ですよ。

田中専務

なるほど。で、具体的には今の検出技術で十分守れるのか、それとも新しい投資や仕組みを入れるべきかという判断材料になりますか。

AIメンター拓海

要点を3つでまとめるとよいですよ。1) 本研究は

AIBRプレミアム
SoC FPGA上での低遅延時系列分類のためのハードウェアアクセラレートイベントグラフニューラルネットワーク (Hardware-Accelerated Event-Graph Neural Netwo... 前の記事 合成データによる時間変化環境での最小被曝航行（Synthetic Data Generation for Minimum-Exposure Navigation in a Time-Varying Environment using Generat... 次の記事

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