По мере того как видео, сгенерированные искусственным интеллектом, становятся всё более убедительными и доступными, исследователи Калифорнийского университета в Риверсайде совместно с Google разработали мощное новое средство против цифровых фальсификаций.
Их система, получившая название Universal Network for Identifying Tampered and synthEtic videos (UNITE), решает критическую проблему современных технологий обнаружения дипфейков. Если существующие инструменты в основном сосредоточены на поиске аномалий на лицах, то UNITE анализирует весь видеокадр — включая фон, паттерны движения и тонкие пространственно-временные несоответствия, которые могут указывать на подделку.
«Дипфейки эволюционировали», — объясняет Рохит Кунду, аспирант Калифорнийского университета в Риверсайде и руководитель исследования. — «Это уже не просто подмена лиц. Сейчас создают полностью фейковые видео — от лиц до фонов — с помощью мощных генеративных моделей. Наша система способна выявлять все эти манипуляции».
В исследовательскую группу также вошли профессор Амит Рой-Чоудхури и сотрудники Google Хао Сионг, Вишал Моханти и Атхула Балачандра. Результаты работы были представлены на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов 2025 года в Нэшвилле. Разработка появилась на фоне роста популярности платформ для генерации видео по текстовому или графическому описанию, что делает создание сложных подделок доступным практически каждому.
UNITE использует глубокую модель на основе трансформеров, построенную на архитектуре SigLIP, которая извлекает признаки, не привязанные к конкретным людям или объектам. Новый метод обучения, получивший название «attention-diversity loss», заставляет систему анализировать сразу несколько визуальных областей в каждом кадре, не позволяя ей полагаться только на лица.
Хотя система всё ещё находится в разработке, UNITE в ближайшем будущем может стать незаменимым инструментом для социальных сетей, редакций и фактчекеров, стремящихся не допустить распространения поддельных видео. По мере того как дипфейки всё сильнее угрожают общественному доверию, демократическим процессам и достоверности информации, универсальные детекторы вроде UNITE становятся важнейшей линией обороны против цифровой дезинформации.