這是我日更計劃的第二十七天

之前我們做視頻搬運，都是用軟件批量采集+批量處理，播放量雖然能到幾千，去重大概沒有什么太大問題的，但是因為為了去過查重，所以搬運的視頻質(zhì)量，就不會太高，導(dǎo)致視頻都不太爆，幾千的播放，和幾百萬的大流量比，確實和沒發(fā)一樣。

所以后期我們想做個轉(zhuǎn)變，拋棄矩陣號，從做一個精品搬運號入手，搬運優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，做深度偽原創(chuàng)，所以最近也在收集網(wǎng)絡(luò)上的一些偽原創(chuàng)去重技巧，有一些心得，歡迎大家交流。

視頻平臺的判定查重的依據(jù)？

首先排除MD5，還在拿MD5說事的，不是蠢就是壞。

視頻我們下下來，只要稍微動一下，MD5值就不一樣了，最早期視頻平臺為了對付低級的同平臺視頻搬運，可能會有這種說法，現(xiàn)在AI發(fā)展到何種地步，圖像和視頻識別技術(shù)早就突飛猛進了，MD5的說法就和清朝的辮子一樣，過時了。

那么是視頻的關(guān)鍵幀嗎？

有個古早的說法是，視頻會按照固定比例截取關(guān)鍵幀，利用關(guān)鍵幀去和視頻庫里相似的關(guān)鍵幀去比對，由此延伸出來的做法有：加速、減速、抽幀、掐頭去尾等，在視頻的時長上做一些文章，相當(dāng)于調(diào)整了比例，截取到與原視頻不一樣的幀，這個方法，基本也已經(jīng)失效了。

現(xiàn)在我比較認可的說法有兩種：

一種是隨機截取關(guān)鍵幀，但是不是和視頻庫里固定節(jié)點的幀比對，而是和相似視頻的所有幀比對，這也是一些影視原創(chuàng)號，經(jīng)常會被判定抄襲的原因，因為他們的影視畫面在抖音或者快手的視頻庫里，存在很多次了。

另外一種說法是，AI識別物體，比如人臉，某某物體，識別出這個物體以后再去和數(shù)據(jù)庫里出現(xiàn)該物體的視頻比對，如果重復(fù)率高，那也會判定成搬運。我是比較認同這個說法的，今年我們在接觸AI繪畫和AI識圖，AI完全有能力可以做到這一點。

針對以上的兩種說法，就可以去定制我們的剪輯思路了：

首先我們要打亂視頻原來的像素點：

1. 對原視頻就行分辨率和幀率的調(diào)整（改變原有的像素結(jié)構(gòu)）

2. 改變視頻的顏色，利用剪映或者RR里的顏色調(diào)節(jié)工具，利用HSL和曲線對視頻做一個簡單的像素處理，改變一些色彩信息，理解視頻是一些像素點構(gòu)成的，改變了顏色信息，就是更改了部分像素點

3. 插入關(guān)鍵幀，錯開像素點之間的間距，視頻平臺不會完整地截取視頻所有的像素，他們會隨機抽取一些像素塊，根據(jù)像素塊之間的間距，確定視頻的特性，我們可以在視頻的開頭和結(jié)尾，打上關(guān)鍵幀，做一個小幅的縮放和移動。

針對AI人臉識別，目前我沒有太好的辦法，盡量搬運一些戴口罩、或者特征不是太明顯的視頻吧。

深度剪輯技巧：

以上的步驟大概能過80%的查重，但是我們在搬運過程中，發(fā)現(xiàn)一些人搬過很多次的視頻，還是過不了。所以我們又再研究了一些深度剪輯的技巧，我這里簡單介紹一下，畢竟是很多人吃飯的玩意：

1.增加一個開場和片尾動畫，更大幅度的修改視頻結(jié)構(gòu)和時長。

2. 對視頻進行降噪+畫質(zhì)提升+防抖，修改像素的一環(huán)，但是主要還是為了提高視頻質(zhì)量。

3. 對視頻就行截取，混剪，對不同一片段采用縮放+移動的關(guān)鍵幀，并在不同片段間增加轉(zhuǎn)場

4. 靈活運用鏡像和音樂，可以用自己的bGM，完整修改原來的視頻結(jié)構(gòu)，注意卡點。

5.增加一個全場的視頻濾鏡，最好有一定的畸變，原來還是一樣，打亂原先的像素點分布。

6.采用干擾性比較強但是對視頻觀感影響不大的畫中畫。

7.視頻里增加文案，即可引導(dǎo)互動，又能影響視頻布局。

因為我們做的美女類的搬運，場景比較單一，時長也很短，所以用這套方法也夠用了，如果是做短劇搬運、影視搬運，或者中長視頻的，需要更復(fù)雜的去重技巧，這個我沒有涉獵了，有啥好的去重方法的，可以一起來交流~