← Главная новостей | Торговый зал
2026-11-04 · Источник：Unite AI
Исследование, проведённое под руководством украинских учёных, выявило провал устаревших детекторов дипфейков перед генераторами вроде Wan 2.2 от Alibaba, Hunyuan Video, Grok Imagine и Kling: за год точность упала на 49%.
Научная работа, выполненная под руководством украинских исследователей, показала, что детекторы дипфейк-видео прошлого поколения крайне плохо справляются с современным генеративным AI-видео высшего класса. Главная цифра выглядит удручающе: за один год прогресса в генерации AI-видео точность распознавания упала на 49%. Принципиально важно, что эта слабость проявляется независимо от того, создан ли синтетический ролик открытой моделью, работающей локально, или закрытым коммерческим сервисом, доступным только через API.
Среди открытых решений исследование называет локально устанавливаемые генераторы, включая Wan 2.2 от Alibaba и Hunyuan Video. Среди закрытых — модели, доступные только через API, такие как Grok Imagine и Kling. Этот разброс важен для всех, кто эксплуатирует инструменты медиаверификации: сбои детекции не ограничены одним вендором, одной архитектурой или одним каналом распространения, а охватывают и скачиваемые открытые веса, и облачные сервисы. Иначе говоря, какой бы генератор из сегодняшних вы ни выбрали при закупке, защиты от того, что он обманет устаревший детектор, не будет.
Доказательной базой служит бенчмарк, который авторы назвали DF26. Чтобы проиллюстрировать масштаб проблемы, в работе показаны три образца из категории «Direct to camera casual» — синтетические клипы, в которых человек в кадре обращается к зрителю в неформальном, повседневном тоне. Именно такой формат труднее всего контролировать правилами или проверкой метаданных, и примеры наглядно демонстрируют, как далеко нынешние генераторы ушли от жутковатых артефактов, ловить которых обучали детекторы старого поколения.
Эта работа — не первое предупреждение такого рода. Ещё в 2024 году другая публикация указывала в том же направлении, а двенадцать месяцев прогресса генераторов, что прошли с тех пор, судя по всему, лишь расширили разрыв, а не закрыли его — точность детекторов упала на 49%. Для компаний и платформ, полагающихся на автоматическую верификацию видео, исследование означает: от стека детекции, протестированного против старых семейств генераторов, больше нельзя ожидать стойкости перед нынешней волной открытых и закрытых моделей.
Теги: Alibaba · Wan 2.2 · Hunyuan Video · Grok Imagine · Kling · Deepfake Detection
萬安算交所 AIXX · AIXX · Верифицированная биржа · В торговый зал