Nvidia представила средство Synthetic Video Detector для обнаружения сгенерированных видео

2 мин
Nvidia представила средство Synthetic Video Detector для обнаружения сгенерированных видео

Nvidia запустила Synthetic Video Detector NIM. Этот служба даёт возможность отличить реальный видеоролик от сгенерированного искусственным интеллектом.

Synthetic Video Detector NIM анализирует видео покадрово, чтобы получить оценку классификатора, определяющую, содержит ли оно синтетический контент или нет. Затем редакционные группы могут использовать информация для определения приоритетности фрагментов для проверки, пометки или изоляции сомнительных видеоматериалов, а равным образом для их передачи на более глубокий аналитика.

Детектор не заменяет стандартные и устоявшиеся методы проверки, но обеспечивает дополнительный уровень проверки для принятия решений, требующих оперативного реагирования. По данным Nvidia, точность модели NIM достигает 92% для несжатого видео, 87% при 15 процентов сжатии и 82% при 50 процентов сжатии. Этот микросервис NIM может обрабатывать видео 1080p всего за 22 мс на системах RTX и около 30 мс на графических процессорах L40.

Последняя релиз модели равным образом показала улучшенные результаты внутренних тестов, в том числе AUC 0,9614 и точность 0,9453 на внутреннем тестовом наборе. AUC (площадь под кривой) измеряет, насколько хорошо классификатор ранжирует положительные образцы выше отрицательных, нев зависимости от пороговых значений. Пороговые значения можно настроить для поддержки различных режимов просмотра, в том числе более консервативные настройки, которые отдают приоритет снижению вероятности пропуска синтетического видео.

Инструмент занял лидирующие позиции в тесте AI GVD. Также Nvidia сотрудничает с Wowza для внедрения микросервиса в платформу Intelligence Video, и вскоре он будет доступен более чем в 170 странах.

Читают сейчас

Nvidia представила PAIR — утилиту, с помощью которой объединяет некоторое количество ПК и распределяет между ними AI‑задачи

1 час назад

Nvidia представила PAIR — утилиту, с помощью которой объединяет некоторое количество ПК и распределяет между ними AI‑задачи

Nvidia выпустила средство PAIR (Personal AI Router), который объединяет некоторое количество компьютеров в локальной сети и распределяет между ними задачи по запуску AI‑моделей. В один кластер можно п

1 час назад

H3 Max Director генерирует управляемый видеопоток в реальном времени

Новая релиз H3 Max генерирует не отдельные клипы с последующей склейкой, а единый непрерывный видеопоток. Схема сохраняет контекст сцены, персонажей и происходящего, а промпт можно менять прямо во вре

2 часа назад

Гипотеза панспермии начала понемногу переходить из статуса крамольной к статусу экстравагантной, но обсуждаемой

В июльском номере научного журнала Springer Nature была опубликована материал, название которой можно приблизительно перевести как "Следствие публикации Муди с соавторами для жизнеспособности гипотезы

2 часа назад

Агенты Cursor научились собирать приложения для iOS и macOS

Namespace интегрировала свою облачную инфраструктуру Devboxes с Cursor Cloud Agents. Сам Cursor по-прежнему отвечает за агентный цикл и управление задачей, а выполнение действий — работа с репозиторие

GPT-6 Astra: OpenAI хочет превратить ИИ из помощника в исполнителя задач

3 часа назад

GPT-6 Astra: OpenAI хочет превратить ИИ из помощника в исполнителя задач

OpenAI представила GPT-6 Astra – новую версию модели, в которой основной акцент сделан на выполнении сложных задач. В компании говорят о развитии возможностей работы с компьютером, программировании и