向量数据库在短视频版权监测中,通过实时比对视频特征向量,快速识别侵权内容,保护创作者权益,维护健康的内容生态。

短视频的画面帧、音频片段等非结构化数据转化为embedding向量后,按创作者分类存入向量数据库的Collection。平台上传新视频时,系统生成其特征向量,与数据库中已有版权向量比对,相似度超阈值则判定为疑似侵权。

大模型优化了向量对视频篡改的识别,能捕捉 “剪辑拼接”“变速播放” 等侵权手段的向量特征,例如从 15 秒的短视频中识别出截取长视频片段的向量痕迹。对于获得授权的二次创作,系统会关联授权证明向量,避免误判。

向量数据库的集群部署支撑了日均千万级视频的实时比对,让版权监测从 “事后维权” 转向 “事前预防”。

向量数据库为短视频版权监测提供实时高效的比对技术方案。系统对原创短视频的画面帧、音频片段、字幕文本等进行特征提取,转化为多维特征向量,精准捕捉内容的独特性,如特定镜头角度、专属背景音乐旋律等。

向量数据库存储这些原创向量并构建版权索引库。当新短视频上传时,实时生成其特征向量,与库中原创向量进行相似度计算。若相似度超过阈值,如画面关键帧向量匹配度达 80% 以上,且音频向量重合度较高,即判定为疑似侵权内容。

同时,数据库支持增量更新新原创向量,适配短视频快速迭代的特点。通过分层比对策略,先快速过滤低相似度向量,再对高相似候选向量进行细粒度比对,在保证每秒数千次比对效率的同时,减少误判,为短视频版权保护提供技术支撑。