基于运动的 AI 生成视频检测器存在数据集偏差与捷径学习

研究评估了四款基于运动的 AI 生成视频检测器，发现其中三款存在明显的预处理与采样偏差，其报告性能很大一部分来自这些偏差。这些检测器高度依赖评测数据集特有的运动模式——AI 生成视频帧间运动通常少于真实视频，在无此偏差的数据集上性能跌至接近随机水平。数据集重平衡和简单空间增强也会导致所有模型性能严重下降，而一款基于频率的检测器在各数据集上保持稳定表现。