ReVanced项目:YouTube视频描述中AI问答模块的屏蔽技术解析
2025-06-24 10:09:05作者:毕习沙Eudora
背景概述
在YouTube最新版本中,视频描述区域新增了一个名为"YouChat"的AI问答功能模块。该模块会显示"Ask about this video"(询问关于此视频)的提示,并提供"Summarize the video"(视频摘要)等预设问题选项。这一功能引起了部分用户的反感,他们希望通过ReVanced补丁来屏蔽这个AI模块。
技术分析过程
初始探索
开发团队最初尝试通过以下路径屏蔽该模块:
animated_teaser_carousel_item.eml- 无效button_container_enabled- 无效video_metadata_carousel.eml$button_container_enabled- 无效
这些尝试表明,传统的UI元素过滤方式无法有效定位这个新功能模块。
关键发现
经过深入分析日志,发现了两个关键标识符:
-
modern_type_shelf_header_content.eml- 效果:仅移除模块顶部标题部分
- 问题:该标识符在其他UI组件中也有使用,可能导致意外副作用
-
youchat_entrypoint.eml- 效果:完全移除整个AI问答模块
- 优点:专属性强,不会影响其他功能
日志分析
从详细的日志记录中可以看出,该模块的完整渲染路径为:
youchat_entrypoint.eml
→ shelf_header.eml
→ modern_type_shelf_header_content.eml (标题部分)
→ horizontal_shelf_slots.eml (内容区域)
→ suggested_chip.eml (具体问题选项)
实现方案
最终确定的解决方案是使用youchat_entrypoint.eml作为过滤标识符,原因如下:
- 精准定位:该标识符专门对应AI问答功能的入口点
- 完整性:能够移除整个模块而不仅是部分内容
- 安全性:不会影响YouTube应用的其他功能区域
- 稳定性:经过长期测试未发现副作用
技术原理
ReVanced的LithoFilterPatch通过以下机制工作:
- 组件树遍历:深度遍历UI组件渲染树
- 标识符匹配:比对预定义的过滤规则
- 节点移除:匹配成功的组件节点将被从渲染树中移除
- 布局重排:剩余组件自动调整位置填补空缺
这种基于组件标识符的过滤方式,相比基于文本或坐标的屏蔽更加可靠和精确。
用户价值
这一技术方案为用户带来了以下好处:
- 界面简洁:移除不需要的AI功能干扰
- 性能优化:减少不必要的组件渲染
- 隐私保护:避免与AI服务的潜在数据交互
- 自定义自由:保持对YouTube界面的完全控制
总结
通过对YouTube应用UI结构的深入分析和多次测试,ReVanced团队成功找到了屏蔽新增AI问答模块的有效方法。这一案例展示了如何通过逆向工程和日志分析来解决现代应用中的UI定制需求,同时也体现了ReVanced项目在Android应用修改领域的技术实力。
该解决方案已被纳入ReVanced的正式补丁集,用户只需启用相应选项即可享受更简洁的视频观看体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
759
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
598
132
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
737
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232