आईए उत्पन्न वीडियो में कॉपीराइट लीक का पता लगाना / Copyright Leakage Detection in AI Generated Videos (2026) (Hindi)

वीडियो जनरेटिंग मॉडल छवियों और पाठ प्रोत्साहनों से वास्तविक दिखने वाली वीडियो शॉट बना सकते हैं। हाल के कुछ प्रगतियों ने कॉपीराइट के अधीन दृश्य सामग्री के पुनरावृत्ति के बारे में चिंता जताई है. हालांकि, उत्पन्न वीडियो में कॉपीराइट लीक का पता लगाना ज्यादातर अज्ञात है. इस लेख में, हम कॉपीराइट लीक का पता लगाने के लिए एक नया बेंचमार्क डेटा सेट पेश करते हैं, जिसमें 50 कॉपीराइट के अधीन अवधारणाएं शामिल हैं, प्रत्येक 5 छवियों के साथ।

Abstract

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

Is this paper real? This page was built from OpenAlex and arXiv records, not generated. Software can verify any reference in one call: GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.28524, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txt