IVY-FAKE

该数据集专为可解释的多模态AI生成内容（AIGC）检测而设计，包含了150,000余个丰富的标注训练样本（包括图片和视频），以及18,700个评估样本。数据集涵盖了多种内容类别，如动物、物体、人像、场景、文档、卫星图像和深度伪造媒体等。它将通过各种架构生成的合成数据与真实内容相结合，确保了对当代生成技术的当前和全面的表现。在规模上，训练集包括94,781张图片和54,967个视频，测试集则包括8,731张图片和9,956个视频。该数据集的任务是进行可解释的多模态AIGC检测。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

IVY-FAKE数据集是一个专注于可解释的多模态AI生成内容检测的大规模数据集，包含超过150,000个训练样本和18,700个评估样本，涵盖图片和视频等多种媒体形式。它整合了合成数据与真实内容，覆盖动物、物体、人像、场景等多个类别，旨在全面评估当代生成技术的检测性能。数据集的具体划分包括训练集中的94,781张图片和54,967个视频，以及测试集中的8,731张图片和9,956个视频，专门用于支持多模态AIGC检测任务的可解释性研究。