AIビデオ検出器

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モデル:
+ GPT-5, Claude, Gemini
クリップをアップロードすると、AI 生成と顔スワップの兆候を検証するために、AI が数フレームをサンプリングします。それぞれのフレームは、歪んだ特徴、融解したエッジ、フリックする詳細、不可能な物理現象などです。総合判断とフレームごとの分解を得ることができます。正直なところ、現代のビデオモデル (Sora, Veo, Kling, Runway) は捕捉しにくく、熟練したディープフェイクはさらに難しいです。これを証拠として扱うのではなく、一つの信号として扱ってください。

分析するビデオをドラッグ

MP4、WebM、MOV 50MBまで - 短いクリップは速くスコア

~3,000 証券
サンプリングフレーム... 0 / 0

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フレーム間の信号:
    フレームごとのスコア:

    これは人工知能による 推定値です 法廷で認められる 法医学的テストではありません 偽陽性と偽陰性が起こります 判断を使ってください

    映像をチェックする時期

    ニュースルーム検証

    再公開する前にウイルスクリップを検証します。フレームサンプリングとキーフレームの逆画像検索と InVID メタデータチェックを組み合わせます。複数の信号のうちの一つで、それ自体は証明できません。

    ディープフェイク

    ビデオの顔がスワップされているかどうかをチェックします。顎の周りの境界のフリック、肌の色が合わない、フレーム間で歯が歪むなどをチェックします。顔に焦点を合わせたパスを行うために、モードチップを Deepfake に切り替えます。

    ネズミ/恋愛詐欺

    短いセルフビデオは写真よりも偽造が難しいが、AIアバターは存在します。プロファイルを信頼する前にサンプルを見てください。ライブ、スクリプトなしのビデオ通話はまだ黄金標準です。

    教育

    Screen は人間の検証の前に AI 生成のためのビデオアシストを提出しました。クリップは合成の可能性があります。どのツールが作成したのかを証明できません。インテリジェンスの責任の唯一の基準ではありません。

    限界に対する正直さ

    トップ・ティアモデル (Sora 2, Veo 3, Kling 2, Runway Gen-4) はフレームレベルチェックを通過するクリップを生成します。再エンコーディング、カット、短いクリップはスコアを取るのが難しいです。C2PA コンテンツのクレジットは、存在する場合は、視覚的ヒューリスティックよりも信頼できます。

    仕組み

    クリップから均等に間隔のあるフレームを取得し、静止画像のみをビジョンモデルに送り、結果の平均を取る。ビデオ自体はデバイスからファイルとして離れません。分析されるのはサンプルフレームのみです。

    詳細オプション
    結果
    トークンが足りない もっとトークンを取得
    もっと良い結果が欲しいのか? プレミアムモデル また,高品質の画像を得るためには,画像の解像度を高くする必要がある。 プランを表示

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    クリップをアップロードして AI が作ったのか ディープフェイクなのか 見つける フレームをサンプリングして 拡散アーティファクトと 顔の交換のテールを チェックする 無料で 会員登録なし

    使い方 AIビデオ検出器

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    テキストを入力、ファイルをアップロード、または必要なことを記述します。アカウントは必要ありません。

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    3
    ダウンロードと共有

    結果をダウンロード、コピー、共有できます。個人的、商業的な使用は無料です。

    API を使ってこのツールを使用

    あなたのコードからこのツールを自動化します。OpenAI 互換の REST エンドポイント、ベアートークン認証、追加の SDK が必要ありません。トークンコストはウェブインターフェースと一致します。

    curl -X POST https://api.free.ai/v1/video/generate/ \
      -H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{"prompt": "A cat playing piano", "duration": 4}'

    AIビデオ検出器 - FAQ

    クリップをアップロードすると 均等に間隔をあけたフレームをサンプリングし それぞれをビジョンモデルを通して走らせ 結果を一つの判断に結合する 確率スコア 信頼バード フレーム間で見つけた信号 フレームごとのスコアストリップ

    フレームサンプリングはブラウザ内で行われます。クリップから静止画フレームを取得し、その画像のみを検出器に送ります。ビデオファイル自体はデバイスを離れません。これは速く、プライバシーを保ちます。サンプリングされたフレームのみが解析され、その後廃棄されます。

    正直な答え: 適度です。古いか低コストの AI 動画や明らかな顔スワップではうまく動作しますが、現在のトップモデル (Sora 2, Veo 3, Kling 2, Runway Gen-4) はフレームレベルチェックを通過するクリップを生成します。スコアを信号として扱い、証拠として扱うことはしないでください。偽陽性と偽陰性は両方起こります。

    時間経過に伴う動きではなく、個々のフレームを画像として分析するためです。一つのAIフレームは、時間的な挙動(フリック、モーフィング、フレーム間の不安定な詳細)が人間にそれを示す場合でも、写実的に見えるでしょう。フレームごとの分解を表現し、自分で目で一貫性を確認できますが、専用の時間的フォーレンシスはブラウザで実行するよりも深く行きます。

    フレームごとに: 歪んだまたは溶けたエッジ、スメアした細かい詳細、歪んだテキストとロゴ、不可能な反射と影、プラスチックのような肌、余分な指や融合した指、拡散スタイルのテクスチャアーティファクト。ディープフェイクモードでは、顔の境界のフリック、顎/髪の毛の肌の色の不一致、フレーム間で歪んだ歯や目を重視します。

    AI 生成ビデオは、テキストからビデオへのモデルによってクリップ全体が合成されたかどうかをチェックします。ディープフェイクフェイススワップは、実際のビデオに別の顔が合成されているかどうかをチェックします。テールは異なります。実際の映像にスワップされた顔があるかどうかを疑うときは、ディープフェイクモードに切り替えます。

    法廷は、C2PA コンテンツのクレジット、暗号化署名、オリジナルソースチェーン保管のような、 出所に基づく検証を要求します。視覚的発見的検出は、許容されるために高い偽陽性率を持っています。これを、偶然の精神検査に使用し、高リスクのものに対しては、適切な法医学と組み合わせて使用してください。

    フレーム数が少ないほど平均するサンプル数が少なくなり、判断が揺らぎます。信頼度のバードが低くなります。重い再エンコーディング (ソーシャルメディアの再圧縮、スクリーン録画) は検出器が依存するアーティファクトをスムーズにするため、合成クリップを隠すこともできます。また、実際のクリップを疑わしいように見せることもあります。最高品質のオリジナルをアップロードしてください。

    画像検出器の背後にある同じビジョン言語モデル(Qwen 2.5-VL 7B)は、フォーレンシックスタイルのアーチファクト分析を促進します。各サンプルフレームは構造化されたJSONスキーム(確率+判断+信頼度+信号)でスコアされ、フレーム間で集計されます。

    一部の生成器やカメラは、クリップの作成方法を宣言する C2PA 署名を埋め込みます。これは視覚的ヒューリスティックよりも信頼できるパスです。私たちはまだビデオから C2PA を読み込んでいません。クリップがクレジットを持っている場合は、私たちのチェックと同時に verify.contentauthenticity.org でそれを検証してください。

    Free.aiは、AI生成とディープフェイクの両方のモードをフレームごとに分解した無料のブラウザチェックを提供する。法律やブランド安全性の判定のため、専用のB2Bフォーレンシックベンダーはより深く行く。我々は透明なファーストパスツールである。

    ページはクライアント側でフレームをサンプルし、フレームごとに /v1/image/describe/ を呼び出します。自動化するには、フレームを自分で抽出して、それぞれのエンドポイントに POST し、フレーム間の ai_probability を平均化します。ベアラー認証、10K ポイント/月無料。 /api/ には curl の例があります。

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