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正規化時空間勾配（NSG）は、華南理工大学、中国科学技術大学、琶洲研究所などの大学や研究機関の研究チームによって2025年10月に共同で提案され、関連する研究成果が論文として発表されました。 AI生成ビデオ検出のための物理学に基づく時空間モデリングNeurIPS 2025に選定されました。
NSG統計量は、空間的確率勾配と時間的密度変化の比率を定量化し、自然な動画ダイナミクスからの逸脱を明確に捉えます。NSGは、特定のアーティファクトへの依存を排除しながら、動画が物理的制約にどのように従うかという根本的な差異を捉えることで、人間や従来のモデルでは視覚的な差異を認識できない場合でも、高感度な検出を可能にします。研究者らは、事前学習済みの拡散モデルを用いて、空間勾配近似と動き認識の時間的モデリングに基づくNSG推定量を開発しました。これにより、複雑な動き分解を必要とせずに物理的制約が保持されます。
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正規化時空間勾配（NSG）は、華南理工大学、中国科学技術大学、琶洲研究所などの大学や研究機関の研究チームによって2025年10月に共同で提案され、関連する研究成果が論文として発表されました。 AI生成ビデオ検出のための物理学に基づく時空間モデリングNeurIPS 2025に選定されました。
NSG統計量は、空間的確率勾配と時間的密度変化の比率を定量化し、自然な動画ダイナミクスからの逸脱を明確に捉えます。NSGは、特定のアーティファクトへの依存を排除しながら、動画が物理的制約にどのように従うかという根本的な差異を捉えることで、人間や従来のモデルでは視覚的な差異を認識できない場合でも、高感度な検出を可能にします。研究者らは、事前学習済みの拡散モデルを用いて、空間勾配近似と動き認識の時間的モデリングに基づくNSG推定量を開発しました。これにより、複雑な動き分解を必要とせずに物理的制約が保持されます。
NovaFlow は、さまざまなロボット形式で、剛性、関節式、変形可能なオブジェクトを処理できます。
FractalForensics は、一般的な画像処理操作と Deepfake 操作に対して優れた堅牢性と脆弱性を示します。
グローバル特徴とローカル特徴を共同で調整することにより、敵対的サンプルをターゲット特徴分布に効果的に誘導し、転送可能性を高めることができます。
RPN と Fast R-CNN は、畳み込み特徴を共有することで、オブジェクト検出用の単一のネットワークに結合されます。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
ScaleNet は、重み共有を通じて事前トレーニング済みの Visual Transformer (ViT) を拡張する新しいアプローチです。
SAC Flow は、連続制御とロボット操作のベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを実現します。
RewardMap は、構造化ビジョンタスクにおけるマルチモーダル大規模言語モデルの機能を強化します。
SVG により、拡散トレーニングの高速化、効率的な数ステップのサンプリング、生成品質の向上が可能になります。
NovaFlow は、さまざまなロボット形式で、剛性、関節式、変形可能なオブジェクトを処理できます。
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SAC Flow は、連続制御とロボット操作のベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを実現します。
RewardMap は、構造化ビジョンタスクにおけるマルチモーダル大規模言語モデルの機能を強化します。
SVG により、拡散トレーニングの高速化、効率的な数ステップのサンプリング、生成品質の向上が可能になります。
