生成即合规:Agentic AIGC 驱动的广告素材修复实践|QCon上海

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从「构建 AI」到「驾驭 AI」,100+ 实战案例拆解 AI Native 时代的工程新实践!

2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站

将于 10 月 22 日—24 日举办,聚焦 Harness AI 时代的工程实践,围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向,邀请全球技术社区与产业一线的实践者,系统性分享前沿洞察与实战经验,共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。

在这一背景下,2026 年 QCon 全球软件开发大会大会 · 上海站正式启动。本次大会将于 10 月 22 日—24 日举办,聚焦 Harness AI 时代的工程实践,围绕 AI Native 架构、Agent Runtime、AI Infra、Data Systems、Agent 安全与可观测、Loop Engineering、Vibe Coding、具身智能与世界模型、端云协同等前沿技术方向,邀请全球技术社区与产业一线的实践者,系统性分享前沿洞察与实战经验,共同探索 AI 从能力到系统、从实验到生产的真实路径。

快手 & 磁力引擎安全与生态算法专家袁暖已确认出席 “AI 时代的攻防重构” 专题,并发表题为《生成即合规:Agentic AIGC 驱动的广告素材修复实践》的主题分享。AIGC 快速发展大幅降低广告内容生产门槛,也对合规治理带来新挑战。传统“审核反馈 + 手工修复”链路冗长、通过率低,商家为规避风险常主动弱化表达,导致合规与营销难以兼容。

为此,袁瑗构建了基于 Agentic AIGC 的素材修复架构:将审核结论解构为结构化任务,通过对文字、图像、视频的局部精准编辑与片段生成/替换消除风险、保留素材价值,并借助多目标强化学习在合规与营销吸引力之间动态求解。本次演讲将围绕风险理解、编辑与生成协同、多目标优化等技术实践展开,探讨合规与营销的对抗、千万级素材吞吐下的质量与成本权衡,帮助企业构建安全与增长兼得的柔性内容治理能力,助力商家实现长期经营增长。

袁瑗 2024 年加入快手商业化风控团队,深耕多模态内容理解与 AIGC 领域,长期专注于生成式 AI 技术的研究与落地。加入快手后,致力于将大模型能力深度应用于广告内容安全与合规场景,推动 AI 驱动的智能内容审核与生成体系建设。相关研究成果发表于 AAAI 等 AI 领域顶级会议。她在本次会议的详细演讲内容如下:

演讲提纲

1. AIGC 时代下的广告素材合规难题

  • AIGC 大幅降低广告素材生产门槛,素材产出与投放节奏进入指数级增长,AIGC 生成与改写也逐步融入商家的日常素材生产。但对拒审素材而言,商家自行修复缺乏对审核规则与风险边界的精准理解,容易反复被拒,或因过度改写削弱营销表达;素材合规修复仍高度依赖“审核反馈 +手工修复”,成本高、周期长、通过率低,与 AIGC 的产出节奏形成明显落差。

2. 把 AIGC 塞进修复链路,为什么没那么简单?

  • 风险归因与定位:知其违规,更知其所以然

  • 安全与营销博弈:既要过审,也要有效

  • 编辑的时空一致性:局部改动,全局自洽

  • 质量与成本权衡:要修得好,也要修得快

3. Agentic AIGC 修复架构:理解、决策、生成的协同

  • 整体架构:以多 Agent 协同驱动素材合规修复,覆盖文字、图像、视频多场景与多风险类型

  • 风险结构化理解:将审核结论解构成可执行任务

  • 多目标强化学习:在合规与营销吸引力多目标约束下动态求解

  • 多模态编辑与生成协同:文字、图像、视频编辑与生成的联动,兼顾时空一致性

  • 指令驱动的端到端视频编辑:一句话完成从素材到合规成片的编辑

4. 未来展望:生成即合规

  • 理解与生成统一架构:统一建模,推动从“先生成、后审核”演进为“生成即合规”

  • Agent 从“补丁”走向“共创”:合规能力从事后修补前置为创作阶段的原生能力

实践痛点

  • 修复策略难以标准化:不同品类、不同风险类型的修复逻辑差异大,规则化与人工经验都难以覆盖全场景

  • 合规与营销的表达冲突:营销追求强表达以提升转化,合规要求在边界内呈现,两者在实际素材上频繁冲突

  • 多模态编辑一致性难保障:视频局部改动容易出现穿帮、风格漂移,图像/文本改写易脱离原素材语境

  • 规模化修复的成本压力:高质量生成模型推理成本高、时延大,难以在大规模素材修复场景下全量落地

前沿亮点

  • 规模化落地的 Agentic 素材合规修复体系:覆盖文字、图像、视频全模态,服务千万级素材场景

  • 一句话完成端到端视频编辑:无需分镜拆解与逐帧标注,指令驱动即可产出合规且连贯的成片,显著降低生成成本

  • 柔性治理的边界方法论:为生成式 AI 参与内容治理提供可复用的边界框架

  • 合规与营销的联合优化范式:不止于守住合规底线,通过多目标建模让修复后的素材同时保留营销表达力

听众收益

  • 关键技术实践:风险结构化、多目标强化学习、多模态编辑与生成协同的落地经验

  • 工程权衡思路:合规与营销的对抗、质量与成本的取舍、柔性治理的边界划定

  • 业务视角启发:如何在守住安全底线的同时释放营销表达空间,实现“安全与增长兼得”

  • 前瞻趋势判断:把握合规从“事后审核”前置到“生成阶段"的行业演进,为业务落地生成式 AI 提供参考

除此之外,本次大会还策划了Loop Engineering、千行百业 Agent 创新实践、Agent 自主进化:从记忆到持续学习、Agent as a Service、Vibe Coding 时代的新质量债、理性驾驭 AI 的 SRE 可靠性工程、金融 AI Native工程实践:从研发提效到业务破局、AI Infra:算力效率决定规模化落地、AI Native 架构等 20 个专题论坛,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 100+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

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本文来源:InfoQ