AI 비디오 검출기

상업적 사용 OK 380+ 모델 워터마크 없음 가입이 필요하지 않습니다
모델:
+ GPT-5, Claude, Gemini
클립을 업로드하면 AI 생성 및 얼굴 교환(변형된 기능, 녹는 가장자리, 깜박이는 세부 사항, 불가능한 물리학)의 증거를 확인하기 위해 각각 몇 개의 프레임을 샘플링합니다. 전반적인 판단과 프레임당 분석을 받습니다. 솔직히 말해 현대 비디오 모델(Sora, Veo, Kling, Runway)은 잡기 어렵고 숙련된 딥페이크는 더욱 어렵습니다. 이를 하나의 신호로 취급하되 증거로 취급하지 마십시오.

분석할 비디오 드롭

MP4, WebM, MOV 최대 50MB — 짧은 클립이 더 빠르게 점수를 얻습니다.

~3,000 토큰
프레임 샘플링 중... 0 / 0

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프레임 간 신호:
    프레임당 점수:

    이것은 법원에서 허용하는 법의학적 테스트가 아닌 샘플링된 프레임에서 AI를 사용하여 추정한 것입니다. 잘못된 양성과 음성 결과가 발생할 수 있습니다.

    동영상을 언제 확인해야 합니까?

    뉴스룸 검증

    재게시하기 전에 바이러스 클립을 검사합니다. 키프레임과 InVID 메타데이터 검사에서 역 이미지 검색과 프레임 샘플링을 페어링합니다. 여러 신호 중 하나, 단독으로는 증명되지 않습니다.

    딥페이크 / 얼굴 교환

    동영상에서 얼굴이 교환되었는지 확인하세요. 턱 주변의 경계 깜박임, 피부 톤이 일치하지 않는 경우, 프레임 사이에서 치아가 휘어지는 경우를 확인하세요. 얼굴 초점 패스를 위해 모드 칩을 Deepfake로 전환하세요.

    메기 / 로맨스 사기

    짧은 셀카 비디오는 사진보다 가짜를 찾기가 더 어렵지만 AI 아바타는 존재합니다. 프로필을 신뢰하기 전에 샘플을 볼 수 있습니다. 스크립트가 없는 실시간 영상 통화는 여전히 골드 표준입니다.

    교육/제출물

    인간의 검토 전에 AI 생성을 위해 비디오 작업을 제출한 스크린. 클립이 합성일 가능성이 있음을 알려줍니다. 어떤 도구가 만들었는지 증명할 수 없습니다. 무결성 청구의 유일한 기반은 아닙니다.

    한계에 대해 정직하십시오

    최상위 계층 모델(Sora 2, Veo 3, Kling 2, Runway Gen-4)은 프레임 수준 검사를 통과하는 클립을 생성합니다. 재인코딩, 자르기 또는 짧은 클립은 점수를 매기기가 더 어렵습니다. C2PA 콘텐츠 자격 증명은 존재하는 경우 시각적 휴리스틱보다 더 신뢰할 수 있습니다.

    어떻게 작동하는지

    클립에서 균일한 간격으로 프레임을 캡처하고, 비전 모델에 정지 이미지만 보내고, 평균 결과를 얻습니다. 비디오 자체는 절대로 귀하의 장치에서 파일로 떠나지 않습니다. 샘플링된 프레임만 분석됩니다.

    고급 옵션
    결과
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    귀하의 요청을 처리 중...

    클립을 업로드하고 AI로 생성되었는지 딥페이크로 생성되었는지 확인하세요. 우리는 프레임을 샘플링하고 각 프레임에 대한 확산 아티팩트와 얼굴 교환 표시를 확인합니다.

    사용 방법 AI 비디오 검출기

    1
    입력을 입력하십시오

    텍스트를 입력하거나 파일을 업로드하거나 원하는 내용을 설명하세요. 계정이 필요하지 않습니다.

    2
    생성하기를 클릭하십시오

    당사의 AI는 최고의 오픈 소스 모델을 사용하여 몇 초 만에 요청을 처리합니다.

    3
    다운로드 및 공유

    다운로드, 복사 또는 결과를 공유. 개인 및 상업용 무료.

    API를 통해 이 도구 사용

    OpenAI 호환 REST 엔드포인트, Bearer-token 인증, 추가 SDK 필요 없음. 토큰 비용은 웹 인터페이스와 일치합니다.

    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 비디오 검출기 - FAQ

    클립을 업로드하면 균일한 간격으로 배치된 프레임을 샘플링하고, 각각 비전 모델을 통해 실행한 후 확률 점수, 신뢰도 배지, 프레임 전반에 걸쳐 발견된 신호, 프레임당 점수 스트립 등의 결과를 하나의 판단으로 결합합니다. AI 생성 비디오 감지와 딥페이크 얼굴 교환 감지의 두 가지 모드가 있습니다.

    프레임 샘플링은 브라우저에서 전적으로 수행됩니다. 클립에서 정지 프레임을 캡처하고 해당 이미지만 검출기로 보냅니다. 비디오 파일 자체는 절대로 디바이스를 떠나지 않습니다. 이는 빠르고 개인적인 처리를 유지합니다. 샘플링된 프레임만 분석되고 폐기됩니다.

    솔직한 답변: 겸손합니다. 이전 또는 낮은 노력 AI 비디오와 명백한 얼굴 교환에 잘 작동하지만 현재 최고 모델 (Sora 2, Veo 3, Kling 2, Runway Gen-4)은 프레임 수준 검사를 자주 통과하는 클립을 생성합니다. 점수를 절대 증거로 취급하지 않고 하나의 신호로 취급하십시오. 잘못된 긍정과 잘못된 부정 모두 발생합니다.

    시간에 따른 움직임이 아닌 개별 프레임을 이미지로 분석하기 때문입니다. 단일 AI 프레임은 시간 동작(플래시, 모피, 프레임 간의 불안정한 세부 사항)이 인간에게 드러나더라도 사진처럼 보일 수 있습니다. 우리는 프레임당 분석을 표시하여 눈으로 일관성을 확인할 수 있도록 합니다. 하지만 전용 시간 포렌식은 브라우저에서 실행되는 것보다 깊이 있습니다.

    프레임당: 왜곡되거나 녹는 가장자리, 흐리게 된 미세한 세부 사항, 혼란스러운 텍스트 및 로고, 불가능한 반사와 그림자, 플라스틱처럼 보이는 피부, 추가 또는 융합 손가락, 확산 스타일의 텍스처 아티팩트. 딥페이크 모드에서는 얼굴 경계 깜박임, 턱/머리카락선의 불일치 피부 톤, 프레임 사이에서 왜곡되는 치아 또는 눈을 가중치로 취급합니다.

    AI 생성 비디오는 전체 클립이 텍스트에서 비디오로 모델로 합성되었는지 확인합니다. 딥페이크 얼굴 스왑은 실제 비디오에 다른 얼굴이 합성되었는지 확인합니다. 표시는 다릅니다. 실제 영상에서 얼굴이 스왑되었을 때 Deepfake 모드로 전환합니다.

    법원은 C2PA 콘텐츠 자격 증명, 암호화 서명, 원본 소스 관리 체인 등의 출처 기반 검증을 요구합니다. 시각적 휴리스틱 감지는 허용할 수 없을 정도로 잘못된 긍정적 결과가 너무 많습니다. 이를 간단한 정신 건강 검사에 사용하고 높은 위험을 지닌 모든 경우에 적절한 법의학과 함께 사용합니다.

    프레임이 적을수록 평균 샘플이 적어지므로 평가 결과가 흔들리게 됩니다. 신뢰도 배지가 낮아집니다. 심각한 재인코딩(소셜 미디어 재압축, 화면 녹화)은 검출기가 의존하는 아티팩트를 완화시키기도 하며, 이는 합성 클립을 숨기거나, 드물게 실제 클립을 의심스럽게 만들 수 있습니다.

    이미지 검출기(Qwen 2.5-VL 7B) 뒤에 있는 동일한 비전 언어 모델은 법의학 스타일의 아티팩트 분석을 촉구합니다. 각 샘플 프레임은 구조화된 JSON 스키마(확률 + 판정 + 신뢰도 + 신호)로 점수를 매기고 프레임 간에 집계됩니다.

    일부 생성기와 카메라는 클립이 어떻게 만들어졌는지를 선언하는 C2PA 서명을 포함합니다. 이는 시각적 휴리스틱보다 더 신뢰할 수 있는 경로입니다. 우리는 아직 비디오에서 C2PA를 읽지 않습니다. 클립에 자격 증명이 있는 경우, 우리의 검사와 함께 verify.contentauthenticity.org 에서 그 자격 증명을 확인하십시오.

    Hive와 Sensity는 기업용으로 가격이 정해진 B2B 딥페이크 감지 API입니다. Deepware는 얼굴 교환에 초점을 맞춘 무료 스캐너를 제공합니다. Free.ai은 AI 생성 및 딥페이크 모드를 모두 프레임당 분석하여 등록 없이 무료로 브라우저 검사를 제공합니다. 법적 또는 브랜드 안전 결정을 위해 전용 B2B 포렌식 벤더는 더 깊이 들어갑니다.

    페이지는 클라이언트 측에서 프레임을 샘플링하고 프레임당 /v1/image/describe/ (mode=ai-detect 또는 deepfake-detect)을 호출합니다. 자동화를 위해, 프레임을 직접 추출하고 (ffmpeg) 각각의 엔드포인트에 POST를 하고, 프레임에 걸쳐 평균 ai_probability를 얻으십시오.

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