人工智能AI技術是當今炙手可熱的技術領域，它在制造、家居、零售、交通、安防等行業的應用已經是大勢所趨。本文筆者將分享一些AI技術在視頻中應用現狀，回顧AI是如何滲透到短視頻生產各個環節中的。

AI技術在視頻中應用現狀

AI技術創新已經滲透到了短視頻各個環節。可能我們沒有注意到，其實AI技術已經應用到了視頻的生產、傳輸、消費等各個階段。比如，在用戶創作階段，基於人臉識別及跟蹤技術實現瘦臉、大眼、美白功能已經相當常見﹔當視頻上傳到服務端之后，我們會對視頻內容進行審核、去重、溯源等處理，並進一步對視頻的打標、分類，同時採用AI技術去定義最有美學感的封面，便於完成用戶個性化搜索、智能推薦等動作，提升用戶的點擊率和體驗。

算法在數據積累到一個臨界點后，才會帶來爆發。這裡舉個我們非常熟悉的例子，2018年9月，移動資訊的獨角獸平台趣頭條赴美上市了，股價更是一路飆漲。趣頭條的安裝用戶數在2018年達到一定數量級，伴隨著用戶數增多，上傳視頻數也成倍增長。所以，當到達了某個數據積累的臨界點之后，個性化推薦的算法開始發揮其強大的作用，用戶DAU激增。

用戶對視頻質量要求高，短視頻雖短，但處理流程趨於精細化。移動互聯網時代視頻量暴增起來，但是其中不乏一些低質量的內容，比如一些互聯網搬運工的作品，他們在網上下載視頻后經過批量地二次加工，再上傳到網上去。這種情況對於原創者是個致命的打擊，同時也影響了平台的用戶體驗。所以，現在一般平台都採用多重方式，對視頻的質量進行把控審核。處理流程大概是：面對平台100個視頻，去重和版權違規過濾掉一些視頻，涉黃又過濾了一部分視頻，最終到轉碼的時候可能隻有70個視頻，整個處理流程的好處是，轉碼和存儲的量會大大降低，用戶體驗也會相應提升。

視頻DNA技術實現視頻的去重、溯源與盜版打擊

短視頻平台通常會面臨視頻大量重復的情況，所以在整個視頻AI的應用中，怎麼樣去辨別視頻的唯一性，以及根據內容分析來追溯視頻來源是關鍵所在。視頻AI可以幫助平台高效地判定對視頻的剪拼改編行為。

視頻DNA的技術原理是：當你上傳一個視頻的時候，可以生成唯一的指紋，指紋的特性是唯一性，同時具有穩定性，它不會隨音視頻文件的格式轉換、剪輯拼接、壓縮、旋轉、增加LOGO等變換而變化。

所以當其他類似視頻上傳后，你就可以在視頻庫中與現有視頻做檢索比對，相似性達到一定程度，就被証明是重復性視頻。

同時，我們運用視頻DNA在做相似性溯源的時候，會對視頻內容關聯關系進行挖掘，對視頻內容制作路徑溯源。它的應用場景是：平台可以先將電視劇的長視頻錄入庫中，當用戶看了長視頻后，可以把相應的短視頻做推薦，根據用戶偏好進行推送，提升用戶體驗。

此外，視頻DNA可以配合DRM數字版權保護技術（沒有授權的賬號不能播放）和視頻水印（專屬LOGO識別），更好地打擊行業盜版。

談到盜版，還有非常關鍵的一步是存証。視頻DNA和存証體系做關聯，推出了可信數字內容版權服務。方案運用了區塊鏈將DNA等關鍵信息上鏈，實現多方透明共享、無法篡改和刪除，進而構建擁有版權存証、侵權追溯和版權交易等能力的平台。可以重塑版權價值，並提供侵權監測、法律維權、IP孵化等相關服務，進而助力提升全社會的版權意識。

低成本高效率的視頻審核

視頻在去重后會進入審核階段。低成本高危視頻審核方案可以針對色情、廣告、暴恐、涉政、不良場景、視頻黑庫等做審核。它具備兩個特點：第一是色情圖片識別准確度高於90%，模型高度靈活，可根據用戶要求實時調整生效﹔第二是能夠針對二維碼、文字、LOGO等內容多層防護，層層過濾，以最快的速度達到最大的效果。

通常內容審核需要截取視頻幀進行排查，在直播中，我們通過業務截幀策略決策系統，先判斷是否是高危業務，如果是高危的話，進行高頻截幀，加大審核力度﹔如果不是高危業務，可直接進行關鍵幀截取，排除違禁內容。這樣可以實現成本的節約與效率提升。

基於視頻內容分析搭建智能推薦與智能生產系統

內容分析和用戶標簽挖掘是搭建推薦系統的基石。它可以應用在兩個場景之中，第一個場景是：當上傳一個短視頻，系統會將其先拆成最低的元素，包括聲音、圖片、文字等。對基本維度做一些識別與分析，進而對視頻採取分類、打標簽等動作，選取最佳的視頻封面，對於后續的廣告推薦、內容個性化推薦有了基礎輸出。此應用場景是通過內容分析幫助視頻內容更好地消費。那麼反過來思考，我們的視頻如果都是人去產生，是不是效率太低了呢？我們能不能通過一篇文章、一句話、甚至一個標簽，生成一段視頻？

所以有了第二個應用場景，通過視頻智能產生系統，輸入視頻、音頻、文字等信息，一系列分析后，可以從庫裡拿一些圖片、文字、聲音，去生成一個視頻。在2018年世界杯的時候，阿裡雲視頻AI技術通過下圖的方案，在比賽結束后幾分鐘內快速生成了明星集錦視頻，這些視頻都是機器自動生成的，極大地提高了視頻生產效率。

作者系阿裡雲視頻雲產品專家

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