Sora Detector: A Unified Hallucination Detection for Large Text-to-Video Models

📄 arXiv: 2405.04180v1 📥 PDF

作者: Zhixuan Chu, Lei Zhang, Yichen Sun, Siqiao Xue, Zhibo Wang, Zhan Qin, Kui Ren

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2024-05-07

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2306.08302, arXiv:2403.05131 by other authors

💡 一句话要点

提出SoraDetector，用于统一检测大型文本生成视频模型中的幻觉问题

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

关键词: 文本生成视频 幻觉检测 多模态学习 知识图谱 视频质量评估

📋 核心要点

  1. 现有的文本生成视频模型容易产生幻觉，生成与文本描述不符的内容，影响了模型的可靠性和实际应用。
  2. SoraDetector通过分析幻觉现象，结合关键帧提取和多模态大语言模型，构建知识图谱来检测视频中的幻觉。
  3. 实验表明，SoraDetector能够有效地检测Sora和其他大型文本生成视频模型中的幻觉，并提供视频质量报告。

📝 摘要（中文）

文本生成视频(T2V)模型的快速发展使得能够根据文本描述合成高保真视频内容。尽管取得了显著进展，但这些模型通常容易产生幻觉，生成与输入文本相矛盾的内容，这对它们的可靠性和实际部署提出了挑战。为了解决这个关键问题，我们引入了SoraDetector，这是一个新颖的统一框架，旨在检测包括最先进的Sora模型在内的各种大型T2V模型中的幻觉。我们的框架建立在对幻觉现象的全面分析之上，根据它们在视频内容中的表现对其进行分类。SoraDetector利用最先进的关键帧提取技术和多模态大型语言模型，首先评估提取的视频内容摘要与文本提示之间的一致性，然后从帧构建静态和动态知识图(KG)，以检测单帧和跨帧中的幻觉。SoraDetector提供了对一致性、静态和动态幻觉的稳健且可量化的度量。此外，我们还开发了SoraDetector Agent来自动化幻觉检测过程，并为每个输入视频生成完整的视频质量报告。最后，我们提出了一个新的元评估基准T2VHaluBench，精心设计用于促进T2V幻觉检测方面的进展评估。通过对Sora和其他大型T2V模型生成的视频进行的大量实验，我们证明了我们的方法在准确检测幻觉方面的有效性。代码和数据集可以通过GitHub访问。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型文本生成视频模型中普遍存在的幻觉问题，即生成的内容与输入的文本描述不一致。现有方法缺乏统一的幻觉检测框架，难以有效评估和解决这一问题。现有方法的痛点在于无法同时检测静态和动态的幻觉，并且缺乏可量化的评估指标。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的幻觉检测框架SoraDetector，该框架通过分析视频内容与文本提示的一致性，并利用知识图谱来检测视频中的静态和动态幻觉。通过提取关键帧，利用多模态大语言模型进行内容理解，并构建静态和动态知识图谱，从而实现对幻觉的全面检测。

技术框架：SoraDetector的整体框架包括以下几个主要模块：1)关键帧提取模块，用于从视频中提取代表性帧；2)多模态大语言模型，用于理解文本提示和视频内容；3)一致性评估模块，用于评估视频内容摘要与文本提示之间的一致性；4)静态知识图谱构建模块，用于从单帧中提取实体和关系；5)动态知识图谱构建模块，用于跟踪视频中实体之间的关系变化；6)幻觉检测模块，用于基于知识图谱检测静态和动态幻觉；7)SoraDetector Agent，用于自动化幻觉检测过程并生成视频质量报告。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了一个统一的幻觉检测框架，能够同时检测静态和动态的幻觉。与现有方法相比，SoraDetector不仅关注单帧中的幻觉，还关注视频中实体关系的变化，从而更全面地检测幻觉。此外，论文还提出了一个新的元评估基准T2VHaluBench，用于评估T2V幻觉检测方面的进展。

关键设计：关键帧提取使用最先进的技术（具体技术未知），多模态大语言模型选择合适的模型（具体模型未知），知识图谱的构建方式（实体和关系的定义、提取方法等）以及幻觉检测的阈值设定等是关键的设计细节。损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在Sora和其他大型T2V模型生成的视频上进行实验，证明了SoraDetector在准确检测幻觉方面的有效性。具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出，但强调了该方法能够提供对一致性、静态和动态幻觉的稳健且可量化的度量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种文本生成视频模型的质量评估和改进，例如用于评估和改进Sora等模型的生成质量。此外，该技术还可用于视频内容审核、虚假信息检测等领域，具有重要的实际应用价值和社会意义。未来，该技术有望进一步提升文本生成视频模型的可靠性和安全性。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement in text-to-video (T2V) generative models has enabled the synthesis of high-fidelity video content guided by textual descriptions. Despite this significant progress, these models are often susceptible to hallucination, generating contents that contradict the input text, which poses a challenge to their reliability and practical deployment. To address this critical issue, we introduce the SoraDetector, a novel unified framework designed to detect hallucinations across diverse large T2V models, including the cutting-edge Sora model. Our framework is built upon a comprehensive analysis of hallucination phenomena, categorizing them based on their manifestation in the video content. Leveraging the state-of-the-art keyframe extraction techniques and multimodal large language models, SoraDetector first evaluates the consistency between extracted video content summary and textual prompts, then constructs static and dynamic knowledge graphs (KGs) from frames to detect hallucination both in single frames and across frames. Sora Detector provides a robust and quantifiable measure of consistency, static and dynamic hallucination. In addition, we have developed the Sora Detector Agent to automate the hallucination detection process and generate a complete video quality report for each input video. Lastly, we present a novel meta-evaluation benchmark, T2VHaluBench, meticulously crafted to facilitate the evaluation of advancements in T2V hallucination detection. Through extensive experiments on videos generated by Sora and other large T2V models, we demonstrate the efficacy of our approach in accurately detecting hallucinations. The code and dataset can be accessed via GitHub.