抖音和快手会对视频进行相似度检测吗？

感觉短视频检测这个意义不大。跟 bilibili 不太一样。纯自己瞎猜。

显然，用 MD5 排重这种低等手段，那是第 0 步要干的事情。
真正要做的，肯定是视频摘要画面，查重。
这点资源还舍不得投入，干脆别干视频行业了。再说了，上传之后，本身也要做重新编码以至少适应不同网络速度的需求，干这个属于捎带手。

十年前 youtube 就有上传内容版权识别功能了。

B 站也有视频里的二维码识别，抖音不可能完全没有。

但大部分时候，不用限制那么死。有些搬运小视频，访问流量那么小，不值得浪费服务器算力。

会，但是因为抖音快手本身就是盗抄起家，现在的抄袭都是截取一部分，加个机器解说，大字幕盖住正版视频

@cpstar #2 我纯粹是对他们使用的方法感兴趣。
@3dwelcome #3 所以后端还需要区分小视频？应该是有一套策略吧，命中就去走全套流程，包括最后的人工。

抖音上很多短视频音乐都是侵权的, 估计是能力还没补齐 (有可能是故意放过的)

会，由于抖音 快手 微信视频号这些短视频平台的音视频资源特别多
给予音视频做的机器学习模型是特别多的
基础的抽帧会有专门的团队做
质量、查重都有专门的团队做
编解码这是基础的音视频算法 查重是多模态的深度学习模型以及向量检索相关
涉及到的硬件成本、研发陈本都是比较大的

@Jooooooooo #6 我之前上传了一个视频，他们识别出 BGM 侵权，至于是人工识别还是算法识别的我就不得而知了。如果用算法，还需要先把 mp4 封装中的音频流拆分出来，跑算法检测，这样的成本应该很大。

@p2pCoder #7 我比较好奇的是，即使模型训练得再好，基础的编解码还是必要的吧，毕竟数据都是要经过处理（解码，抽帧）才能让模型识别的吧。

没有直接在抖音客户端上传过两个相同的视频，但是公司业务需要做过调用抖音开放平台 api 来在用户的账号上发视频的功能，测试的时候视频都是一模一样的，没有被 ban ；市面上也有类似的产品，默认上传的视频都是相同的，也没有被 ban

@p2pCoder #7 姐就是说，模型不可能直接识别一个纯二进制的文件吧。这也太魔幻了。

@xlsepiphone #11 姐=>也

@gadfly3173 #10 如果被限流了，你是无感知的，只是没有播放量了。

@xlsepiphone 这些都是必须要做的，必须做基础能力，然后再在这些基础的音视频能力上面用深度学习模型做 质量、安全的工作，政治、色情这些审核是刚需，质量 查重也是刚需
至于版权，有些是故意放过的

@xlsepiphone 现在这种量级不太可能是人工识别的. 我知道油管是专门有个系统自动识别, 还能自动分账 (你使用了版权方的内容, 视频广告带来的收入会分给版权方)

@xlsepiphone 音视频算法，编解码也有专门的团队做，投入也很大
这块我不是很了解，对于多模态模型的业务应用接触的比较多
抖音 快手 微信视频号的硬件投入都很大，显卡每年的投入以及耗电都是很大的

纯盲猜，分解音视频是必要的步骤，第 0 步就干了，然后供给下游视频抽帧、音频抽帧以及重编码，并行来，没啥难度。要不老黄家那个上百万的那个设备卖给谁。

正好看到一篇关键帧提取的 https://doi.org/10.1155/2017/1231794

抽帧来识别吧。每隔几秒抽一帧图片来识别。

做过一些搬运工作的经验，包括但不限于快抖，第一轮是平台内检测是否搬运，通过后平台内检测后，由共同委托了同一个第三方检测是否存在跨平台搬运。

检测是否搬运是有所区分的。

1 、原作者将原视频分别上传至不同平台；
2 、搬运者将用户在 A 平台的视频下载后，上传到 B 平台；

对于第一种情况，偶发性机器会认为搬运，人工申诉后即可，第二种是各大平台着重打击的。一言以蔽之，是通过检测关键帧、多个关键帧之间的相似关联度以及盲水印实现的。

曾经尝试过以下方法绕过，均失败

1 、等比例缩放
2 、小面积裁剪
3 、镜像翻转
4 、裁剪核心区域嵌套视频模板（类似大头贴那种效果）

除了 4 时灵时不灵，前三个都没用。

至于工人，大多数视频都到不了这一关，机器筛选过程就给毙了。

用机器学习检测的，字节跳动就是算法起家
这种都是小意思，用不了多少算力资源的

dy 有接口返回抽视频帧的图片

检测重复需要机器学习算法，一般是看两个视频有多少相似度高的帧，可能还要结合音频判断是否重复，另外大公司不缺钱，别纠结资源问题，视频这种东西资源消耗肯定是很大的，谷歌在 youtube 去重算法投入上都是上亿美元的。之前正好写过一篇 https://jdhao.github.io/2021/08/02/the_youtube_content_id_system/

微博不是有这个机制吗？

会的，两个公司都有专门的内容理解团队来做这件事，视频上传后做异步判重，相似视频做降权打压，一般都是模型判别

两家公司都有专门的算法团队做这块的，至于视频的处理，都有自己一套完整的流水线来处理，每一步该干啥都有相应的团队负责和优化

前面应该是机器审核，有问题或达到一定传播量后二次审核，工作量没有那么庞大