Flow of Truth：画像から動画生成における能動的な時間的フォレンジック

要旨: 画像から動画への生成（I2V）の急速な台頭により、単一の画像から現実的な動画を作成できるようになった一方で、新たなフォレンジック（鑑識）上の要求も生まれている。静止画像とは異なり、I2Vコンテンツは時間とともに変化するため、フォレンジックは2Dピクセルレベルの改ざん局在化を超えて、動画全体を通じてピクセルがどのように流れ、どのように変換されるかを追跡する必要がある。フレームが進むにつれて埋め込まれた痕跡はドリフトし変形するため、従来の空間フォレンジックでは効果がない。そこで、未踏のこの次元に対処するため、我々はI2V生成における時間的フォレンジックに焦点を当てた最初の先駆的枠組みである **Flow of Truth** を提案する。主要な課題は、生成プロセスと一貫して進化し得るフォレンジック上のシグネチャを見いだすことにある。生成プロセスは、本質的には決定論的な復元ではなく創造的な変換であるためである。この本質的な難しさにもかかわらず、我々は動画生成を革新的に、*フレームの合成ではなく、時間を通じたピクセルの運動*として再定義する。こうした見方に基づき、ピクセルの運動に追従する学習可能なフォレンジック・テンプレートと、運動を画像内容からデカップルするテンプレート誘導のフローモジュールを提案し、頑健な時間的追跡を可能にする。実験により、Flow of Truth は商用およびオープンソースの I2V モデル間で一般化し、時間的フォレンジック性能を大幅に向上させることが示されている。