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AI 赋能 UGC 内容审核解决方案指南
客户价值
客户在公共在线平台（如社交媒体网络、游戏社区）上的用户生成内容中面临运营风险。任何有害和敏感信息的曝光都可能导致平台所有者遭受灾难。传统上需要大量人工工作才能完成这项浩大的工作，处理时间长、成本高。现在，AI 赋能的内容审核可以大大加快流程。
方案优势
多模态内容识别
通过完全自动化的
人工智能服务，实现图像、视频、文本和音频审核工作流程的自动化，过滤不需要的内容并保护敏感信息。
自动提取信息
完全托管的 AI 服务，自动从图像和视频文件中提取信息，以更快、更低的成本构建计算机视觉应用程序和模型，并可根据您的业务需求进行定制。
自动审核内容
使用完全托管的 API 和可自定义的审核规则，有效地处理数百万张图像和视频，同时检测不当或不需要的内容，以确保用户安全和业务合规。
解决方案架构及说明
以下架构图展示了整个方案的部署架构。
- 开发人员在 Amazon S3 中准备图像和标签数据
- Amazon SageMaker notebooks 和训练作业使用训练材料来训练自定义模型
- 训练作业完成后，输出结果会保存在 Amazon S3 中
- 模型会被部署到 SageMaker 端点以用于自定义审核处理程序
- 图像会被发送到 Amazon API 网关进行图像审核请求
- Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) (Amazon ECR) 托管 Amazon Lambda 的镜像存储库
- 基于 URL 中的参数，Amazon Lambda 中的审核处理程序处理请求，并合并处理程序的结果
- 根据图像审核标签，审核处理程序将请求分发到 Amazon Rekognition
- 根据图像审核标签，审核处理程序将请求分发到 Amazon SageMaker 端点
- （可选）视频文件被上传到 Amazon S3 以触发 Amazon Lambda 中的视频处理程序
- （可选）提取的关键帧图像被放置到 Amazon S3，并调用审核处理程序对图像进行处理
- （可选）视频处理程序处理审核结果，并在原始 Amazon S3 存储桶中返回审核结果
