Shaif Chowdhury, Moshiur Rahman Tonmoy · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28524 · open-access PDF
Einige der jüngsten Fortschritte haben Bedenken hinsichtlich der Reproduktion von urheberrechtlich geschützten visuellen Inhalten geäußert. Jedoch bleibt die Urheberrechtsleckage-Erkennung in erzeugten Videos weitgehend unerforscht. In diesem Papier führen wir einen neuen Benchmark-Daten-Satz für die Urheberrechtsleckage-Erkennung ein, der 50 urheberrechtlich geschützte Konzepte umfasst, die jeweils 5 Bilder enthalten. Für jedes Konzept haben wir 5 Videos, die mit dem Image+prompt-Video-Generationsmodell und dem nur auf Anfrage basierenden Video-Generationsmodell erstellt wurden.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Video generation models can create realistic-looking video footage from images and text prompts. Some of the recent advances have raised concerns about the reproduction of copyrighted visual content. However, copyright leakage detection in generated videos remains largely unexplored. In this paper, we introduce a new benchmark data set for copyright leakage detection, comprising 50 copyrighted concepts, each with 5 images. For each concept, we have 5 videos created using the image+prompt video generation model and the prompt-only video generation model. Following that, we develop an AI toolset
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