视频审核太耗时？AI自动理解让效率提升10倍

摘要：视频审核面临人工观看耗时长、效率低等挑战。VITA多模态理解模型通过AI自动理解技术，实现长视频的秒级理解，相比传统模式处理性能提升10倍以上，帮助内容平台提升审核效率。

一、视频审核的现状与挑战

1.1 人工审核的效率瓶颈

随着短视频和长视频内容的爆发式增长，内容平台面临的审核压力持续上升。人工审核的方式需要审核人员完整观看视频内容，对于时长较长的视频，单条审核耗时可能达到数十分钟甚至更长。

在日均处理视频量较大的平台上，人工审核的效率和人力成本都成为制约业务发展的因素。审核人员需要同时关注画面内容、音频信息、字幕文字等多个维度的信息，长时间工作也容易出现疲劳导致漏审或误审的情况。

1.2 传统技术方案的局限

在AI审核方案出现之前，部分平台尝试过基于规则的内容检测方案。这类方案通常针对特定的画面特征或文本关键词进行匹配，但难以理解视频的整体内容和上下文关系。

传统多模型拼接的技术方案虽然在一定程度上实现了自动化，但由于需要多个模型串联成工作流，系统的复杂度和维护成本较高。同时，各模型分别处理不同模态的信息，在理解和判断上缺乏统一性，可能影响审核的准确性。

二、VITA的AI自动理解技术

2.1 原生多模态理解架构

VITA（模型代号Youtu-VITA、YT-VITA）是腾讯云优图实验室自研的多模态理解大模型，当前版本为VITA 3.0。区别于依赖多个模型拼接成工作流的传统方案，VITA基于原生多模态大模型技术，对图片、视频、音频与文本进行统一训练，在单个模型内完成端到端的多模态内容理解。

这种原生多模态架构使得VITA能够对视频内容做智能识别与分析。通过自定义的Prompt，用户可以让VITA完成视频结构化、分镜拆解、内容摘要等任务，从而实现自动化的视频内容理解。

2.2 长视频处理能力

VITA 3.0在视频理解框架上升级，单次最高支持600MB长视频的处理（接口默认是100MB，600MB需要以白名单的形式来添加）。在长视频结构化、分镜拆解、内容摘要等任务上，VITA支持更长的上下文与更连续的时间线理解。

对于视频审核场景而言，能够一次性处理较长时间的视频意味着可以减少分段处理的次数，从而降低整体审核流程的复杂度。VITA对长视频的处理性能较传统模式提升10倍以上，并实现长视频的"秒级理解"。

2.3 音视频联合理解

VITA突破传统"帧/音分离"的级联模式，在底层实现音视频原生多模态深度融合，对齐精度更高，理解力更强。产品支持对图片、视频、音频内容的端到端统一理解。

在视频审核场景中，仅分析画面信息可能不足以全面判断视频内容。VITA能够同时理解视频的画面和音频内容，从而提供更完整的内容理解结果。例如，对于带有语音解说的视频，VITA可以在理解画面内容的同时，也理解音频中的语音信息。

三、效率提升的技术原理

3.1 端到端推理降低处理时延

VITA采用端到端的推理方式，在单个模型内完成对视频内容的理解。相比于传统多模型拼接方案中需要经过多个模型的串联处理，端到端的方式减少了模型之间的数据传递和格式转换开销。

根据产品文档中的工程性能数据，VITA的视频首Token时延为P95 2.471s。这意味着在完成视频上传和接口调用后，能够在较短时间内开始获得理解结果，满足在线业务对响应速度的要求。

3.2 统一模型架构简化工程流程

传统多模型拼接方案通常需要4–12周的上线周期，而采用VITA的单模型端到端方案，业务上线周期可以缩短到1–3天。整体上线耗时节约可以达到85%以上。

对于视频审核系统来说，这意味着如果需要新增审核维度或调整审核规则，可以通过调整Prompt的方式快速实现，而不需要重新训练或部署多个模型。原生多模态架构在面对新场景时，通过prompt即可调整任务输出，提升了系统的灵活性和可维护性。

3.3 并行处理能力

VITA的API接口支持流式和非流式两种调用方式，用户可以根据实际需求选择合适的调用模式。对于批量视频审核场景，可以通过合理的任务调度和并发调用，进一步提升整体的处理吞吐量。

此外，VITA兼容OpenAI API协议，可直接使用OpenAI SDK进行接入。这一设计降低了开发者的接入成本，也使得系统能够以较为标准的方式实现与其他系统的集成。

四、视频审核场景的应用方式

4.1 内容结构化与分镜拆解

VITA的结构解析能力可以对图片或视频内容进行总结与结构化拆解，支持视频时间戳的精准提取。在视频审核场景中，这一能力可以用于自动生成视频的内容大纲，帮助审核人员快速了解视频的整体结构和各时间段的主要内容。

通过分镜拆解，VITA能够将视频划分为若干个段落，并为每个段落提供内容描述。审核人员可以根据这些结构化信息，有针对性地查看可能存在问题的视频片段，而不需要完整观看整个视频。

4.2 内容摘要与标签生成

VITA的标签分类能力可以对图片或视频中的内容进行分类打标，可识别人物、地点、动植物等常见对象类别。在视频审核场景中，自动生成的标签可以作为初步筛选的依据，帮助审核系统对视频进行预分类。

同时，VITA可以生成视频内容的摘要信息。这些摘要可以作为审核参考信息，帮助审核人员在没有观看完整视频的情况下，对视频内容有一个整体的了解。

4.3 自定义审核规则

VITA支持基于自定义prompt对视频内容做智能识别与分析。用户可以根据自身的审核需求，设计相应的prompt来让VITA完成特定的审核任务。

例如，可以设计prompt让VITA判断视频中是否出现了特定的画面内容，或者让VITA对视频的内容合规性做初步评估。这种基于prompt的灵活配置方式，使得审核规则的调整变得更加直观和便捷。

五、工程性能与成本优势

5.1 处理性能表现

VITA在长视频处理性能上较传统模式提升10倍以上，并实现长视频的"秒级理解"。这一性能表现使得VITA能够处理较大规模的视频审核任务，而不会因为处理速度慢成为系统的瓶颈。

同时，VITA的图片首Token时延为P95 0.539s，视频首Token时延为P95 2.471s。这些性能指标能够满足在线业务对响应速度的要求，也使得VITA可以被集成到实时或近实时的审核系统中。

5.2 成本优势

在能力水平与市面同类产品相近的情况下，VITA整体定价约为主流竞品的50%。基于纯自研轻量级Youtu-LLM底座，VITA在保障效果的同时大幅降低了算力成本，实现了效果与成本的精准平衡。

对于需要大规模调用、多场景部署的视频审核系统来说，这种成本优势能够在长期运营中累积可观的节省效果。整体成本节约可以达到80%（相比传统多模型拼接方案）。

5.3 接入与部署

VITA API兼容OpenAI API协议，接口协议为兼容OpenAI Completions API协议，BaseURL（境内）为https://tokenhub.tencentmaas.com/v1，接口路径为/chat/completions，请求方式为POST。

用户可以通过腾讯云TokenHub平台创建API密钥，每个账号赠送100万免费Token额度。对于不需要编写代码的场景，也可以通过ADP平台进行无代码配置接入。

VITA提供两个可用模型：vita-video-3.0（支持视频画面不含音频和图片）和vita-video-long（支持视频含画面和音频和图片）。用户可以根据审核需求选择合适的模型。

六、适用场景与注意事项

6.1 适用场景

VITA的视频理解能力适用于多个需要视频审核的场景。在内容平台的审核业务中，可以用于辅助审核人员对海量视频内容进行预审核和分类。在影视传媒场景中，可以用于视频素材的结构化处理和内容标签生成。在直播电商场景中，可以用于主播表现分析、互动氛围识别、商品画面分析等。

6.2 使用建议

根据产品文档中的使用建议，视频时长建议控制在30分钟以内，以保证理解效果。在此范围内，单次最高可处理600MB视频文件。超出建议时长可能影响理解的连续性与准确性。

在指令编写方面，建议尽量使用明确、具体的指令，避免模糊表述。需要输出特定格式时在指令中明确说明。对于批量处理场景，建议先进行小批量测试，确认效果后再大规模使用。

6.3 能力边界

VITA是理解类模型，专注于对图片、视频、音频内容的解析与理解。在视频审核场景中，VITA可以提供内容理解和初步判断的结果，但对于最终的审核决策，建议结合业务规则和专业审核人员的判断进行综合评估。

当前版本不支持实时视频流的直接处理，需要通过预先录制后批量上传的方式提交任务。对于需要实时审核的场景，可以考虑采用分批上传和处理的方式来实现近实时的审核流程。

七、结语

视频审核的效率问题一直是内容平台面临的挑战之一。VITA通过原生多模态理解技术，实现了对视频内容的自动理解，相比传统模式在处理性能上有较为明显的提升。

通过API接入的方式，开发者可以在1–3天内完成VITA的集成和上线，以较短的周期实现视频审核的自动化能力。对于每个账号赠送100万免费Token额度的试用政策，用户可以在实际业务中测试VITA的视频理解能力是否符合自身需求。

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