Der normalisierte raumzeitliche Gradient (NSG) wurde im Oktober 2025 von einem Forschungsteam der Südchinesischen Technischen Universität, der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas und des Pazhou-Labors sowie weiterer Universitäten und Institutionen gemeinsam vorgeschlagen. Die entsprechenden Forschungsergebnisse wurden in einer wissenschaftlichen Arbeit veröffentlicht. Physikbasierte raumzeitliche Modellierung für KI-generierte VideoerkennungEs wurde für die NeurIPS 2025 ausgewählt.

Die NSG-Statistik quantifiziert das Verhältnis des räumlichen Wahrscheinlichkeitsgradienten zur zeitlichen Dichteänderung und erfasst so explizit Abweichungen von der natürlichen Videodynamik. NSG erfasst die grundlegenden Unterschiede in der Einhaltung physikalischer Beschränkungen durch Videos und eliminiert gleichzeitig die Abhängigkeit von spezifischen Artefakten. Dadurch ermöglicht es eine sensitive Detektion, selbst wenn visuelle Unterschiede für Menschen oder traditionelle Modelle nicht wahrnehmbar sind. Mithilfe eines vortrainierten Diffusionsmodells entwickelten Forscher einen NSG-Schätzer durch räumliche Gradientenapproximation und zeitliche Modellierung der Bewegungswahrnehmung. Dieser Schätzer erhält physikalische Beschränkungen, ohne dass eine komplexe Bewegungszerlegung erforderlich ist.