Simple Visual Artifact Detection in Sora-Generated Videos

📄 arXiv: 2504.21334v1 📥 PDF

作者: Misora Sugiyama, Hirokatsu Kataoka

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-30

💡 一句话要点

提出一种基于多标签分类的框架，用于检测Sora生成视频中的视觉伪影。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频生成 视觉伪影检测 多标签分类 深度学习 Sora模型

📋 核心要点

  1. Sora等视频生成模型存在视觉伪影问题，可能导致视频质量下降和信息误导。
  2. 提出一种多标签分类框架，用于自动检测Sora生成视频中的四种常见视觉伪影。
  3. 实验结果表明，基于ResNet-50的模型在伪影检测任务中取得了较高的准确率（94.14%）。

📝 摘要（中文）

OpenAI于2024年12月发布的Sora模型，作为一种由自然语言提示驱动的强大视频生成模型，凸显了大型语言模型（LLM）与视频合成之间日益增长的融合趋势。随着这些多模态系统演变为视频LLM（VidLLM），能够解释、生成和与视觉内容交互，理解其局限性并确保其安全部署至关重要。本研究调查了Sora生成视频中频繁出现和报告的视觉伪影，这些伪影会降低质量、误导观众或传播虚假信息。我们提出了一个多标签分类框架，针对四种常见的伪影标签类型：标签1：边界/边缘缺陷，标签2：纹理/噪声问题，标签3：运动/关节异常，标签4：对象不匹配/消失。使用从15个Sora生成视频中提取的300个手动标注帧的数据集，我们训练了多个2D CNN架构（ResNet-50、EfficientNet-B3 / B4、ViT-Base）。ResNet-50训练的最佳模型实现了94.14%的平均多标签分类准确率。这项工作通过以下方式支持VidLLM的更广泛发展：（1）创建用于视频质量评估的数据集，（2）基于伪影的可解释分析，超越语言指标，以及（3）识别与事实性和安全性相关的视觉风险。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Sora等视频生成模型中存在的视觉伪影检测问题。现有方法主要依赖于语言指标，缺乏对视频内容本身质量的评估。这些视觉伪影可能导致视频质量下降，甚至被用于传播虚假信息，因此需要一种有效的检测方法。

核心思路：论文的核心思路是将视觉伪影检测问题转化为一个多标签分类问题。通过人工标注包含不同类型伪影的视频帧，训练深度学习模型来自动识别这些伪影。这种方法能够直接分析视频内容，提供更细粒度的质量评估。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 从Sora生成的视频中提取视频帧；2) 对视频帧进行人工标注，标注四种类型的视觉伪影（边界/边缘缺陷、纹理/噪声问题、运动/关节异常、对象不匹配/消失）；3) 使用标注好的数据集训练2D CNN模型（ResNet-50, EfficientNet-B3/B4, ViT-Base）；4) 评估模型在测试集上的多标签分类性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个针对Sora生成视频中特定视觉伪影的多标签分类框架。与传统的视频质量评估方法不同，该方法关注于视频内容本身存在的缺陷，并能够识别不同类型的伪影。此外，该研究还构建了一个用于视频伪影检测的数据集。

关键设计：论文使用了多种2D CNN架构进行实验，包括ResNet-50、EfficientNet-B3/B4和ViT-Base。选择这些模型是因为它们在图像分类任务中表现出色，并且具有不同的网络结构和参数量。论文使用手动标注的数据集进行训练，并采用常用的多标签分类损失函数（具体损失函数未知）。最佳模型为ResNet-50，但具体的训练参数和超参数设置未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于ResNet-50的模型在Sora生成视频的视觉伪影检测任务中取得了94.14%的平均多标签分类准确率。该结果验证了所提出的多标签分类框架的有效性，并为后续研究提供了基准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容审核、生成视频质量评估、以及提升视频生成模型的安全性。通过自动检测视频中的视觉伪影，可以帮助识别潜在的虚假信息或低质量内容，从而提高视频平台的可靠性和用户体验。未来，该技术还可以集成到视频生成模型中，用于指导模型生成更高质量、更真实的视频。

📄 摘要（原文）

The December 2024 release of OpenAI's Sora, a powerful video generation model driven by natural language prompts, highlights a growing convergence between large language models (LLMs) and video synthesis. As these multimodal systems evolve into video-enabled LLMs (VidLLMs), capable of interpreting, generating, and interacting with visual content, understanding their limitations and ensuring their safe deployment becomes essential. This study investigates visual artifacts frequently found and reported in Sora-generated videos, which can compromise quality, mislead viewers, or propagate disinformation. We propose a multi-label classification framework targeting four common artifact label types: label 1: boundary / edge defects, label 2: texture / noise issues, label 3: movement / joint anomalies, and label 4: object mismatches / disappearances. Using a dataset of 300 manually annotated frames extracted from 15 Sora-generated videos, we trained multiple 2D CNN architectures (ResNet-50, EfficientNet-B3 / B4, ViT-Base). The best-performing model trained by ResNet-50 achieved an average multi-label classification accuracy of 94.14%. This work supports the broader development of VidLLMs by contributing to (1) the creation of datasets for video quality evaluation, (2) interpretable artifact-based analysis beyond language metrics, and (3) the identification of visual risks relevant to factuality and safety.