DVAR：対向型マルチエージェント討論による動画の真正性検出
arXiv cs.CV / 2026/4/21
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要点
- 本論文では、動画生成技術の急速な進化に伴い学習分布外でも汎化できることを狙った、トレーニング不要の動画真正性検出フレームワーク「DVAR」を提案する。
- DVARは検出を構造化されたマルチエージェントの鑑識推論として捉え、反復的なクロスエグザミネーションを通じて「生成仮説エージェント」と「自然メカニズムエージェント」の間で討論を行う。
- 競合する説明の選定には、Occamの剃刀をMinimum Description Length（MDL）で実装し、各推論経路の「論理的負担」を“説明コスト”として定量化する。
- さらに、生成の境界や失敗モードに関する推論ヒューリスティックを提供する動的知識リポジトリ「GenVideoKB」を組み込み、エージェントの判断を補助する。
- 実験結果では、DVARは教師ありの最先端手法に匹敵する性能を示しつつ、未知の生成アーキテクチャへの汎化が優れていること、そして解釈可能な推論トレースを生成できることが示される。
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