VideoAudit AI 🎥✨

智能视频审核专家 - AI-Powered Video Content Analysis & Moderation System

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🌟 简介

VideoAudit AI 是一款专业的短视频内容分析与审核系统，专为 TikTok 营销视频打造。通过集成 Google Gemini 多模态 AI，实现从视频批量下载到智能内容审核的全流程自动化。

核心能力

模块	功能	技术栈
视频下载	批量下载 TikTok 视频，支持 CSV/TXT/ZIP 输入	yt-dlp
智能审核	AI 多维度视频内容分析与标签化	Google Gemini 2.5 Flash
报告生成	自动生成 HTML/JSON 分析报告，含视频预览	OpenCV, Jinja2

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✨ 核心特性

1️⃣ 智能视频下载器 (TT_batch_downloader)

• 🚀 批量下载: 支持一次性下载数百个视频
• 📁 灵活输入: 支持 CSV、TXT、ZIP 压缩包作为 URL 来源
• 🔍 智能解析: 自动检测文件编码和分隔符，确保 URL 提取成功
• 📊 进度追踪: CSV 文件记录下载进度，自动跳过已下载视频
• 🛡️ 容错机制: 内置重试逻辑，处理网络波动和平台限制
• 📦 自动分卷: 每 100 个视频自动创建新文件夹

2️⃣ AI 内容审核系统 (run_video_processing)

• 🤖 多模态分析: 利用 Gemini 2.5 Flash 理解视频内容
• 🎯 四维审核: 可自定义的审核维度（环境、功能、文案、品牌）
• 📝 自动标签: 为每个视频生成结构化审核标签
• 📊 详细报告: HTML 可视化报告，支持视频在线预览
• 👤 多用户隔离: 支持多用户独立工作空间
• ⚡ API 重试: 智能处理 API 限流和错误

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🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.9+
• Google Cloud 账号（启用 Vertex AI API）
• FFmpeg（可选，用于视频处理）

安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/Looperswag/Mkt_AI_debug.git
cd Mkt_AI_debug

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

配置

设置环境变量（推荐）：

# Google Cloud 配置
export GOOGLE_KEY_PATH="path/to/your/key.json"
export GEMINI_PROJECT_ID="your-project-id"
export GEMINI_LOCATION="us-central1"

或创建 .env 文件：

GOOGLE_KEY_PATH=path/to/your/key.json
GEMINI_PROJECT_ID=your-project-id
GEMINI_LOCATION=us-central1

使用方法

1. 下载 TikTok 视频

创建一个包含 TikTok URL 的 CSV 文件（列名为 url）：

# 下载视频
python -m TT_batch_downloader.main -i urls.csv -o downloaded_videos

# 或使用命令行工具
videoaudit-download -i urls.csv -o downloaded_videos --max-videos 50

支持的输入格式：

• CSV 文件（包含 url 列）
• TXT 文件（每行一个 URL）
• ZIP 文件（包含上述文件）

2. AI 视频审核

# 运行审核程序
python -m run_video_processing.main

# 或使用命令行工具
videoaudit-process

程序将提示输入用户名，然后处理 user/<username>/original_scene/ 中的所有视频。

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📁 项目结构

videoaudit-ai/
├── TT_batch_downloader/          # 视频下载模块
│   ├── main.py                   # CLI 入口，URL 提取器
│   ├── tiktok_data_collector.py  # 下载核心逻辑
│   ├── models.py                 # 数据模型定义
│   └── get_video.py              # 批量下载器（兼容旧版）
│
├── run_video_processing/         # AI 审核模块
│   ├── main.py                   # CLI 入口
│   ├── video_labeler.py          # 视频标注逻辑
│   ├── gemini_utils.py           # Gemini API 集成
│   ├── video_utils.py            # 视频工具函数
│   ├── report_generator.py       # 报告生成器
│   └── config.py                 # 配置管理
│
├── user/                          # 用户数据目录（自动创建）
│   └── <username>/
│       ├── original_scene/       # 待审核视频
│       └── Result_folder_labeled/ # 审核结果
│
├── requirements.txt               # 项目依赖
├── .gitignore                     # Git 忽略规则
├── pyproject.toml                 # 项目配置
└── README.md                      # 本文件

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🔧 自定义审核标准

编辑 run_video_processing/gemini_utils.py 中的 DEFAULT_ANALYSIS_PROMPT：

DEFAULT_ANALYSIS_PROMPT = """
请分析此产品视频，并根据以下标准进行打标。

1. 拍摄环境：[自定义标准]
2. 功能展示：[自定义标准]
3. 文案合规：[自定义标准]
4. 品牌识别：[自定义标准]

请以以下格式输出（使用 "-" 分隔）：
合格/不合格-合格/不合格-合格/不合格-合格/不合格
"""

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📊 输出报告

审核完成后，系统将生成：

1. HTML 报告 (processing_report.html)

   • 处理摘要统计
   • 每个视频的详细分析
   • 内嵌视频播放器
   • 响应式设计，支持移动端查看

2. JSON 摘要 (processing_summary.json)

   • 机器可读的结构化数据
   • 便于后续数据处理和集成

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🛠️ 开发

代码规范

项目遵循严格的 Python 代码规范：

# 代码格式化
black .
isort .

# 类型检查
mypy .

# 代码检查
ruff check .
bandit -r .

运行测试

# 运行所有测试
pytest

# 带覆盖率报告
pytest --cov=. --cov-report=html