AD Douyin Report - 抖音视频审核与同行举报工具

一个面向 抖音内容风控、视频违规检测、同行广告监测、竞品视频举报证据整理 的 Python 项目。
支持从抖音链接或本地视频采集证据，结合 OCR / ASR / 大模型语义理解，输出结构化审核报告，适用于运营、法务、内容安全、品牌保护等场景。

快速入口： 联系作者

本项目聚焦“短视频内容审核自动化”，典型用途包括：

• 抖音视频审核：识别视频中的高风险表达、违规内容与敏感话术
• 同行视频举报：针对竞品违规宣传、虚假承诺、诱导交易等行为做证据化输出
• 广告合规巡检：辅助电商、医疗、美妆、金融、教育等行业做日常内容抽检
• 运营风控预审：发布前做自动化风险扫描，降低账号处罚风险
• 数据化复盘：沉淀审核历史，支持追溯、复查、对比分析

• 多输入模式：本地 mp4 文件审核、抖音链接自动下载审核
• 证据抽取：
  • 视频抽帧（关键时间点帧图）
  • OCR 文本识别（字幕/贴片文案/画面文字）
  • ASR 语音转写（faster-whisper）
• 智能判定：
  • 大模型违规风险评级（low / medium / high）
  • 违规类别识别（夸大宣传、导流、敏感承诺等）
  • 语义理解（行业、场景、人物、表达意图、受众）
  • 证据链归因（时间点 + 证据类型 + 说明）
• 报告输出：结构化 JSON，便于归档、搜索、二次开发
• 桌面客户端：GUI 展示“结论/语义/建议/证据/原始 JSON”，支持历史记录
• 异常回退机制：
  • yt-dlp 失败时回退网页解析下载
  • cookie 预检查与兜底逻辑
  • 依赖缺失时降级执行（例如禁用 ASR）

• 批量检测达人口播、字幕和画面中的违规风险
• 识别“绝对化承诺、功效夸大、诱导私聊、灰产引流”类文案
• 快速给出整改建议，降低平台处罚与限流概率

• 监控竞品账号内容策略与高频违规手法
• 自动提取可用于举报的证据点（时间戳+文本+语义解释）
• 输出结构化举报材料，便于人工复核后提交

• 针对侵权宣传、虚假对比、敏感话术生成证据链
• 为品牌法务、审核专员、投放团队提供统一报告格式

• 对历史审核结果做二次统计
• 分析高风险内容模板，优化选题与脚本

• Python 3.10+
• opencv-python：视频读取、抽帧
• easyocr：画面文本识别
• faster-whisper：音频转写（ASR）
• imageio-ffmpeg / ffmpeg：音视频处理
• yt-dlp：抖音视频下载
• playwright：网页回退解析（下载兜底）
• requests：HTTP 请求
• python-dotenv：环境变量管理
• tkinter：桌面 GUI

• Coze / 豆包 Bot API（大模型对话审核）
• 语义理解 + 风险分类 + 证据归因

• .env 配置管理
• JSON 报告归档
• 历史记录管理
• Windows EXE 打包（适合业务侧分发）

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pip install -r requirements.txt

python video_audit.py --video "D:\videos\demo.mp4" --output report.json

或：

python video_audit.py --url "https://www.douyin.com/video/xxxx" --download-dir ".\downloads" --output report.json

审核报告示例结构：

• evidence：OCR / ASR / 关键帧等本地证据
• llm_audit：模型审核结果
  • 风险等级
  • 违规类别
  • 证据链归因
  • 语义理解
  • 风险整改建议（外置建议）

可用于：

• 人工复核
• 举报材料整理
• 内容策略优化
• 多系统对接（风控中台 / BI 平台）

除了“是否违规”的判定，本项目还支持输出面向视频发布者的 外置建议，用于在发布前后降低被平台风控、限流或处罚的风险。

外置建议可覆盖：

• 文案层：弱化绝对化表述（如“百分百”“永久有效”），减少夸张承诺
• 口播层：优化高敏感话术，避免诱导私聊、站外导流、过度营销表达
• 画面层：识别并提醒高风险贴片词、字幕词、封面文案
• 节奏层：建议在高风险时间片段进行重剪或替换镜头
• 合规层：根据行业属性（美妆/医疗/金融/教育/电商）提供差异化提醒

建议输出形态（可对接运营流程）：

• 风险点 -> 原因 -> 替代表达（可直接复制改稿）
• 时间戳级建议（例如 00:12-00:18 口播改写）
• 发布前检查清单（标题、封面、字幕、评论引导）

这一能力适合用于：

• 达人内容发布前自检
• 代运营团队批量质检
• 品牌方投放素材预审核
• 法务/审核团队给创作者出整改意见

关键词补充：内容整改建议、视频发布优化、抖音风控规避、违规话术替换、创作者合规指导、短视频合规改稿、发布前风险评估

ad-douyin-report/
├─ README.md
├─ README_EN.md
├─ LICENSE
├─ CONTRIBUTING.md
├─ CHANGELOG.md
├─ keyword_rules.py         # 关键词规则引擎示例
├─ batch_tasks.py           # 批量任务生成
├─ report_summary.py        # 报告聚合统计
└─ docs/
   └─ images/
      ├─ 1.png              # 审核结论（主图）
      ├─ 2.png              # 语义理解
      ├─ 3.png              # 外置建议
      ├─ 4.png              # 本地证据
      ├─ 5.png              # 原始JSON
      └─ workflow-placeholder.svg

当前 README 使用以下截图路径：

• docs/images/1.png（审核结论，主图）
• docs/images/2.png（语义理解）
• docs/images/3.png（外置建议）
• docs/images/4.png（本地证据）
• docs/images/5.png（原始 JSON）
• docs/images/workflow-placeholder.svg（流程示意）

模块	截图
1) 审核结论（主图）
2) 语义理解
3) 外置建议
4) 本地证据
5) 原始 JSON

下面是一段随机生成的 Python 示例代码（与主流程无强耦合），用于展示如何做“违规关键词命中评分”。

from collections import Counter
import re


RISK_TERMS = {
    "绝对化承诺": ["百分百", "永久", "根治", "包过", "稳赚"],
    "诱导交易": ["私信我", "加V", "VX", "点击下方", "马上下单"],
    "夸大功效": ["立刻见效", "当天见效", "无副作用", "秒瘦", "逆天效果"],
}


def simple_risk_score(text: str) -> dict:
    text = re.sub(r"\s+", "", text or "")
    hit = Counter()
    for cat, words in RISK_TERMS.items():
        for w in words:
            n = text.count(w)
            if n:
                hit[cat] += n

    total = sum(hit.values())
    level = "low" if total <= 1 else "medium" if total <= 3 else "high"
    return {
        "risk_level": level,
        "total_hits": total,
        "detail": dict(hit),
    }


if __name__ == "__main__":
    sample = "本产品百分百有效，当天见效，无副作用，想了解私信我。"
    print(simple_risk_score(sample))

以上对比可直接用于创作者改稿，降低风控与限流风险。

• 多模型交叉审核（降低误判）
• 违规规则引擎 + LLM 混合判定
• 批量队列任务与并发审核
• 侵权搬运识别（相似帧/哈希）
• Web 控制台与 API 服务化

本项目用于内容安全研究、合规审核与证据整理，请在合法合规范围内使用。涉及平台规则、隐私与数据采集时，请遵循当地法律法规及平台政策。

• 常见原因是 cookie 过期、频控或网络环境问题。建议更新 cookie 并重试。

• 可能是未安装 faster-whisper 或 ffmpeg 不可用，可先确认依赖安装完整。

• 可以，在运行参数中关闭 ASR 即可，项目支持降级执行。

欢迎提交 Issue / PR 来完善以下方向：

• 违规规则词库扩充
• 更多平台兼容（快手、视频号等）
• 审核结果可视化看板
• 批量任务调度与并行优化

贡献前建议：

• 先开 Issue 说明改动目标
• 保持代码风格一致并补充必要说明
• 对关键功能提供最小可复现示例

请查看 CHANGELOG.md 获取版本演进记录。

本仓库默认采用 MIT License，详见 LICENSE。

See README_EN.md for the English documentation.

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