AI生成广告合规修复，AgenticAIGC驱动的素材修复实践

近年来，人工智能生成内容（AIGC）技术快速发展，其在广告创意、制作和投放等环节的应用日益广泛。然而，AIGC生成的内容往往面临合规性挑战，传统的人工审核与修复模式效率低下，难以匹配AIGC的快速产出节奏。针对这一问题，快手磁力引擎安全与生态算法专家袁瑗在2026年10月22日至24日于上海举办的QCon全球软件开发大会上，分享了基于Agentic AIGC的广告素材修复实践经验。

袁瑗构建的修复架构将审核结论结构化为可执行任务，通过文字、图像、视频的局部精准编辑与片段生成/替换，实现风险消除与素材价值保留的平衡。该方案采用多目标强化学习，在合规与营销吸引力之间动态求解，并支持一句话指令完成端到端视频编辑，显著降低修复成本。据袁瑗介绍，这套体系已覆盖文字、图像、视频全模态，服务千万级素材场景，为商家实现长期经营增长提供了柔性内容治理能力。

"当前AIGC生成广告中存在虚假仿冒、标识不清等问题，"成都市市场监管局发布的《AI生成广告合规指引》指出，"需要建立规范化的修复机制"。该指引要求广告发布者对AI生成内容进行显著标识，并明确禁止利用AI生成特定自然人虚拟形象或淫秽色情等内容用于广告营销。袁瑗的修复方案正是在这一背景下，通过技术手段解决合规与营销之间的矛盾。

"我们发现，商家自行修复时往往缺乏对审核规则的精准理解，容易反复被拒或过度改写削弱营销表达力。"袁瑗表示，Agentic AIGC修复架构的核心在于理解、决策与生成的协同。通过多Agent协同驱动，系统能够实现文字、图像、视频编辑与生成的联动，兼顾时空一致性，同时满足质量与成本权衡的要求。

"未来我们将推动从‘先生成、后审核’向‘生成即合规’演进，"袁瑗透露，下一步计划统一建模，将合规能力前置为创作阶段的原生能力，为生成式AI参与内容治理提供可复用的边界框架。这一技术路径不仅解决了当前AIGC广告修复中的规模化落地难题，也为行业建立了新的技术标准。