Shaif Chowdhury, Moshiur Rahman Tonmoy · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28524 · open-access PDF
Các mô hình sản xuất video có thể tạo ra hình ảnh video có vẻ thực tế từ hình ảnh và lời nhắc văn bản. Một số tiến bộ gần đây đã làm dấy lên mối quan tâm về việc tái tạo nội dung hình ảnh có bản quyền. Tuy nhiên, phát hiện rò rỉ bản quyền trong các video được tạo vẫn còn phần lớn chưa được khám phá. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một bộ dữ liệu tiêu chuẩn mới cho phát hiện rò rỉ bản quyền, bao gồm 50 khái niệm có bản quyền, mỗi khái niệm có 5 hình ảnh. Đối với mỗi khái niệm, chúng tôi có 5 video được tạo ra bằng cách sử dụng mô hình sản xuất hình ảnh + lời nhắc video và mô hình sản xuất video chỉ có lời nhắc.
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
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
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.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange