普林斯顿大学 发布 DEEPTRACEREWARD 数据集, 应用在 深度伪造检测、视频生成 领域

普林斯顿大学 本次发布的数据集 DEEPTRACEREWARD, DEEPTRACEREWARD 是首个针对视频生成奖励的细粒度、时空感知基准数据集，用于标注人类感知到的虚假痕迹。数据集包含 3.3K 高质量生成的视频和 4.3K 详细标注，每个标注提供自然语言解释，定位包含感知痕迹的边界框区域，并标记精确的起始和结束时间戳。数据集将标注的深度伪造痕迹分为 9 个主要类别，用于训练多模态语言模型 (LM) 作为奖励模型，以模拟人类判断和定位。

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