Присутствие созданных искусственным интеллектом материалов неуклонно растёт, и людям всё труднее отличать реальный контент от созданных ИИ подделок. Появляются средства, помогающие выявлять такие материалы — одно из них получило название Nvidia Synthetic Video Detector (SVD).
Содержание статьи
- 1 Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей
- 2 Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем
- 3 Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО
- 4 Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная
- 5 Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2
Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей
Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем
Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО
Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная
Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2
Источник изображения: nvidia.com
SVD относится к классу служб Nvidia Inference Microservice (NIM), и она недоступна для потребителей. Её задача относительно проста: определить, является ли видео реальным, или оно было сгенерировано ИИ. Служба анализирует видео в больших масштабах, покадрово разбивая видеоряд для выявления аномалий. Система исследует видеофайл не целиком, а разбивает кадры на фрагменты размером 504 × 504 пикселей. Эти фрагменты изучаются двумя моделями: Meta✴ DINOv2 и DINOv3. Их задача — формирование паттернов без подсказок со стороны человека. Обычно эти модели используются для классификации изображений, их поиска, обнаружения объектов и оценки глубины.
Модели изучают пространственные характеристики фрагментов кадров и присваивают им оценки: «0» — изображение полностью реально, или «1» — это точно подделка. По итогам комплексного анализа оценки суммируются, и формируется среднее значение, которое показывает пользователю процентную оценку, является ли предложенное видео подделкой или нет. На практике лучшие результаты система показывает при изучении несжатого видео — 92 %. При сжатии на 15 % этот показатель падает до 87 %, а при сжатии на 50 % — до 82 %. Задержка невелика: обработка видео с разрешением 1080p занимает на графических процессорах Nvidia RTX 22 мс, на рабочих станциях Nvidia — 30 мс.
Для работы SVD требуется кодировщик NVENC, поэтому ускорители для центров обработки данных, в том числе Nvidia B100, не могут запускать службу нативно. Совместно с Wowza компания Nvidia сейчас разрабатывает систему обнаружения поддельного видео в реальном времени, которую можно будет встраивать в рабочие процессы потоковой передачи.
