视频去重8种技巧？

视频去重的8种技巧如下：

增加背景音乐：在视频中增加一段新的背景音乐，可以增加视频的原创值。需要注意的是，不要让新音乐的声音过大，以免影响原声和原来的背景音乐。

替换原字幕：在视频剪辑完成后，给视频重新添加匹配的字幕，例如解说字幕、主题、花字等内容，把视频的原字幕能去掉的尽量去除掉，然后重新添加新的字幕文字，这样也能增加视频的原创值。

用贴纸遮挡去不掉的水印：如果视频中有些去不掉的水印影响了视频的原创度，可以选择用有趣的贴纸把它遮挡掉。

改变视频的画面格局：可以尝试改变视频的画面格局来通过平台的审核系统。例如添加画中画操作。

改变视频的播放速度：适当调快或调慢视频的播放速度，可以增加视频的原创度。但要注意的是，播放速度不能过快或过慢，否则会影响视频的音频质量。

对视频的画面进行统一调色：改变视频的色调也能降低视频的重复度。可以对创作出的视频进行调色，让视频的画面看起来更流畅，还能增加视觉效果。

给视频加上片头和片尾：给自己的视频加上独特的片头或者片尾，不仅可以降低视频的重复度，还能形成自己独特的风格，让观众更好地记住你。

调整视频剪辑的顺序：适当的调整视频剪辑的顺序也能降低视频重复度，但前提是不影响视频的观看效果。

希望以上信息对回答您的问题有帮助。

以下是一些视频去重的常见技巧：

1. 基于帧比较：对视频进行逐帧比较，检测是否存在相同的帧或相似的帧序列。这种方法可以发现基于帧级别的重复片段。

2. 基于关键帧提取：提取视频中的关键帧（代表性的帧），而不是所有的帧，进行比较和匹配。这可以加快处理速度，同时保留视频的重要信息。

3. 基于特征提取：提取视频中的视觉或音频特征，如颜色直方图、光流、声音频谱等，然后进行比较和匹配。这些特征可以表示视频的不同方面，用于判断相似度和重复性。

4. 利用局部匹配算法：对视频进行分块，并比较每个块之间的相似度。例如，可以使用块匹配算法（如块相似性校验）来找出相似的块，进而判断重复或相似的视频片段。

5. 基于时间轴对齐：对视频进行时间轴对齐，然后比较其中的片段是否存在重叠或高度相似的情况。可以利用时间轴对齐算法（如动态时间规整算法）实现。

6. 使用哈希算法：将视频转换为唯一的哈希值，通过比较哈希值来判断视频的相似性。常见的哈希算法包括感知哈希（pHash）和平均哈希（aHash）等。

7. 基于机器学习：利用机器学习算法，对视频进行特征提取和分类，判断是否存在重复或相似的视频片段。可以使用分类器（如支持向量机、随机森林等）进行训练和预测。

8. 利用深度学习：使用深度神经网络进行视频的特征提取和相似性判断。可以使用卷积神经网络（）或循环神经网络（RNN）等深学习模型，通过训练来实现视频重。

这些技巧可以单独使用或结合使用，根据具需求和应用场景选择适合的方法。对于大规的视频去重任务，可能需要结合并行计算和分布处理等技术来提高效率。

视频常用的去重方法包括：

寻找素材或账号定位：尽量去找一些冷门内容，这可以在一定程度上降低与其他视频的重复率。

内容增减：对视频内容进行增加或删减，例如将15分钟的内容分成5分钟一个，拍3集，或者将内容精减成5分钟讲完一个故事。

内容变轨：调整部分内容的速度，如1.2倍速、1.5倍速等，同时还可以对视频画面的亮度、饱和度、光感等参数进行调整。

重影：这更适合一些图片内容的原创，例如上传几张图片之后，把图片的透明度调整到1、2左右。

配乐：如果视频中有音乐的部分，可以去除掉音乐背景声，然后换上新的音乐，可以调整音乐的段落、时长、音量。

混剪：将多个视频片段混剪在一起。

字幕和分辨率调整：如果搬运的作品有自带字幕解说，建议换上自己的字幕。另外，可以调整视频的分辨率，如将原视频的1920×1080的蓝光分辨率改成720×1280。

变速：改变视频的播放倍速，对节奏要求不高的可以快进或者慢放。

换背景和字幕：通过智能抠像功能直接换画面背景，拉大字幕，穿过背景和画面，从而改变画面效果。

这些方法可以组合使用，以实现更好的去重效果。同时注意不要过度剪辑，避免破坏视频的连贯性和可观看性。

视频去重是指在大规模视频数据中找出相似或重复的视频。以下是8种常用的视频去重技巧：

1. 基于帧间差异的去重方法；

2. 基于帧间相似度的去重方法；

3. 基于局部特征的去重方法；

4. 基于全局特征的去重方法；

5. 基于深度学习的去重方法；

6. 基于哈希算法的去重方法；

7. 基于时间序列的去重方法；

8. 基于图像检索的去重方法。这些技巧可以帮助快速准确地识别和删除重复视频，提高视频管理和分析的效率。