G2VD：基于反事实干预与因果解耦的可泛化 AI 生成视频检测

G2VD 针对 AI 生成视频检测器在未知生成器上失效的捷径学习问题，通过 VAE 重建、频域及像素域对齐构造反事实样本，并以双分支分类器和 HSIC 约束解耦取证线索与域偏差。论文称其在四个公开数据集上取得稳定跨域增益，在 GenVidBench 仅使用 10% 训练数据即达到超过 90% 总体准确率。