Tableau comparatif
Résultats rapportés par les auteurs, regroupés par dataset et métrique. 24 valeurs.
DVF ACC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| SafeGuard(GPT-4o) | 97 | Accuracy sur DVF | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 |
GenVidBench ACC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| SafeGuard(GPT-4o) | 84.6 | Accuracy sur GenVidBench | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 |
GenVidBench F1
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| RIFT proposée | 99.72 | Moyenne sur 4 générateurs, split 50/50 | Mind the Rift: Cross-Scale Coupling Mismatch for... 2026 | |
| MPF-Net | 97.03 | Baseline, split 50/50 | Mind the Rift: Cross-Scale Coupling Mismatch for... 2026 |
GenVideo ACC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| SafeGuard(GPT-4o) | 97.9 | Accuracy sur GenVideo | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 |
GenVideo R
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| Ours proposée | 1 | moyenne zero-shot many-to-many | TUE-Detector: A Tool-Using Expert MLLM-Based Detector... 2026 | |
| VidGuard-R1 | 0.96 | moyenne zero-shot many-to-many | TUE-Detector: A Tool-Using Expert MLLM-Based Detector... 2026 |
LOKI ACC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| SafeGuard(GPT-4o) | 81.7 | Accuracy sur LOKI | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 |
RA-Bench ACC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| Skyra-SFT | 60.6 | Wan2.2 dynamic, official timestamp | Can We Defend Against AI-Generated Video Attacks on... 2026 | |
| BusterX++ | 49.8 | Wan2.2 dynamic, released pipeline | Can We Defend Against AI-Generated Video Attacks on... 2026 |
RA-Bench AUC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| Gemini-3.1-Pro-Preview | 63.6 | Rating prompt | Can We Defend Against AI-Generated Video Attacks on... 2026 | |
| 7-detector mean | 50.9 | Wan2.2 dynamic | Can We Defend Against AI-Generated Video Attacks on... 2026 |
SafeVid ACC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| SafeGuard(GPT-4o) | 85.5 | Overall accuracy sur SafeVid | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 | |
| BusterX++ | 66.8 | Overall accuracy baseline | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 | |
| NPR | 65 | Overall accuracy baseline | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 | |
| GPT-4o | 64.6 | Overall accuracy baseline | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 | |
| DeMamba | 51.8 | Overall accuracy baseline | SafeGuard: A Multi-Agent Perception-Reasoning Framework... 2026 |
VidProM ACC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| RIFT proposée | 99.22 | Moyenne sur 7 générateurs, split 50/50 | Mind the Rift: Cross-Scale Coupling Mismatch for... 2026 |
VidProM AUC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| RIFT proposée | 99.96 | Moyenne sur 7 générateurs, split 50/50 | Mind the Rift: Cross-Scale Coupling Mismatch for... 2026 |
VidProM F1
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| RIFT proposée | 99.33 | Moyenne sur 7 générateurs, split 50/50 | Mind the Rift: Cross-Scale Coupling Mismatch for... 2026 | |
| ReStraV | 97.83 | Baseline, split 50/50 | Mind the Rift: Cross-Scale Coupling Mismatch for... 2026 |
ViF-Bench ACC
| Méthode | Valeur | Réglage | Source | |
|---|---|---|---|---|
| Ours proposée | 96.9 | moyenne sur les générateurs | TUE-Detector: A Tool-Using Expert MLLM-Based Detector... 2026 | |
| Skyra | 91.02 | moyenne sur les générateurs | TUE-Detector: A Tool-Using Expert MLLM-Based Detector... 2026 | |
| Video-Veritas | 90.64 | moyenne sur les générateurs | TUE-Detector: A Tool-Using Expert MLLM-Based Detector... 2026 |
Deux valeurs ne sont comparables que si le protocole est le même. Les écarts suspects sont listés dans Incohérences.