モアレ・ビデオ認証：AIによる動画生成に対する物理的な署名

arXiv cs.CV / 2026/4/3

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要点

本論文は、実カメラが自然に生成する物理ベースの「モアレ」認証用シグネチャを提案する。これに対し、生成型動画モデルはその再現を忠実に行うのが難しい。
小型の2層グレーティングから生じる干渉縞を利用し、光学幾何に基づいて縞の位相とグレーティングの変位を線形に結合する「モアレのモーション不変量」を導出する（主に視距離やグレーティングの詳細に依存しない）。
検証者は動画から両方の信号を抽出し、その相関を確認することで、映像が実際に撮影されたものかAI生成かを判断する。
実験により、この不変量が実撮影動画および複数の最先端AI生成出力にわたって妥当であることが検証され、両者で相関シグネチャが大きく異なることが示される。
本研究は、決定論的な光学現象が、物理的に裏付けられた検証可能な方法として、AI合成動画を検出し得ると主張する。

概要: 近年の動画生成における進歩により、AIが合成したコンテンツが実際の映像と区別しにくくなっています。本研究では、実カメラが自然に生成する一方で生成モデルでは忠実に再現できない、物理ベースの認証用署名を提案します。我々の手法はモアレ効果を利用します。すなわち、カメラがコンパクトな二層グレーティング構造を観測するときに形成される干渉縞です。光学幾何により、縞の位相とグレーティング画像の変位が線形に結合されることを示し、これをモアレの運動不変量として導出します。この結合は、観測距離やグレーティング構造に依存しません。検証者は動画から両方の信号を抽出し、それらの相関を検定します。複数の最先端の生成器によって生成された、実カメラで収録した動画およびAI生成動画の両方に対して不変量を検証し、その結果、実動画とAI生成動画では相関の署名が大きく異なることを見出しました。これは、それらを確実に区別するための頑健な手段を示唆します。本研究は、決定論的な光学現象が、AI生成動画に対する物理的に根拠のある検証可能な署名として機能し得ることを実証します。