Meta Video Seal 是 Meta 公司推出的开源 AI 视频水印工具，旨在通过在 AI 生成的视频中加入不可察觉的水印来打击深度伪造和保护原创内容。

1. 主要功能
Meta Video Seal 的主要功能包括：

视频水印嵌入： 在视频内容中嵌入难以察觉的水印，以验证视频的真实性。
视频内容验证： 帮助识别和区分 AI 生成的视频与真实视频。
开源代码与模型： 提供预训练模型、训练代码、推理代码和评估工具，全部在 MIT 许可下发布。
多阶段训练： 包括图像预训练、混合后训练和提取器微调，以确保水印的鲁棒性。
2. 技术原理
Meta Video Seal 利用以下技术原理：

时间水印传播： 在关键视频帧中嵌入水印，并将其传播到邻近帧，减少计算负荷同时保持水印的完整性。
可微分增强： 在训练阶段应用模拟真实世界视频失真的变换，确保水印在压缩和裁剪等挑战性条件下的鲁棒性。
多阶段训练过程： 从图像预训练开始，过渡到视频特定训练，并进行微调阶段，结合图像模型的效率和视频内容的适应性。
3. 应用场景

打击深度伪造： 用于检测和打击 AI 生成的深度伪造视频。
内容版权保护： 保护视频创作者的知识产权，防止未经授权使用其内容。
建立数字信任： 帮助恢复因虚假信息和深度伪造而受损的在线媒体信任。
4. 使用方法

安装要求： 需要 Python 3.10 版本，以及 PyTorch、TorchVision 和 Torchaudio 的特定版本。
模型下载： 通过 Hugging Face 自动下载视频模型，或者手动下载。
推理与训练： 提供音频-视觉水印、流式嵌入和提取、完整评估等脚本和指南。
5. 适用人群
适用于需要验证视频内容真实性、保护视频版权和打击虚假信息的媒体公司、内容创作者、法律执行机构和研究人员。

6. 优缺点介绍

优点：
高效性： 通过时间水印传播减少计算负荷，加快推理速度。
鲁棒性： 在视频压缩和几何失真等挑战性条件下保持水印的鲁棒性。
开源： 允许自由使用、修改和分发代码和模型，促进社区合作和技术创新。
缺点：
局限性： 在极端条件下，如水印信号可能在重度压缩或大量编辑后退化或无法检索。
采用挑战： 行业广泛采用取决于与现有工作流程的兼容性以及放弃专有系统的意愿。
分类标签推荐：
人工智能、视频水印、内容验证、版权保护、深度伪造打击