ByteDance Vidi2: AI जो Video को Editor की तरह समझता है

जबकि सब video generation के पीछे पागल हैं, ByteDance ने चुपचाप एक अलग problem solve कर दिया: AI को video समझना सिखाया जैसे एक experienced editor करता है। Vidi2 घंटों का raw footage देख सकता है और exactly वो निकाल सकता है जो मायने रखता है।

वो Problem जिसके बारे में कोई बात नहीं करता

हमारे पास अब incredible AI video generators हैं। Runway Gen-4.5 quality charts में top पर है। Kling O1 synchronized audio generate करता है। लेकिन यहाँ video production की dirty secret है: ज्यादातर time editing में जाता है, creation में नहीं।

एक wedding videographer 5-minute highlight reel के लिए 8 घंटे का footage shoot करता है। एक content creator 60-second TikTok बनाने के लिए 45 मिनट record करता है। एक enterprise team के पास SharePoint में buried 200 घंटे का training footage होता है।

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Video generation को headlines मिलते हैं। Video understanding असली काम करता है।

Vidi2 इस gap को tackle करता है। यह कोई और generator नहीं है। यह एक AI है जो video देखता है, समझता है क्या हो रहा है, और आपको उस content के साथ scale पर काम करने में help करता है।

Vidi2 Actually क्या करता है

ByteDance, Vidi2 को "Large Multimodal Model for Video Understanding and Creation" describe करता है। यह 12-billion parameter model इन चीजों में excel करता है:

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Spatio-Temporal Grounding

Video में कोई भी object find करना और time के साथ उसे track करना। सिर्फ "0:32 पर एक cat है" नहीं बल्कि "cat 0:32 पर enter होती है, 0:45 पर couch पर move करती है, और 1:12 पर frame छोड़ देती है।"

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Intelligent Editing

Footage analyze करना और content के based पर cuts suggest करना। Best moments find करना, scene boundaries identify करना, pacing समझना।

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Content Analysis

Video में क्या हो रहा है इतने detail में describe करना कि useful हो। "दो लोग बात कर रहे हैं" नहीं बल्कि "interview segment, guest product features explain कर रहा है, 3:45 पर high engagement moment।"

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Object Tracking

Objects को continuous "tubes" की तरह video में track करना, तब भी जब वे frame छोड़कर फिर enter करें। यह effects, removal, या emphasis के लिए precise selection enable करता है।

Technical Innovation: Spatio-Temporal Grounding

पहले की video AI दो dimensions में काम करती थी: space (इस frame में क्या है) या time (कब कुछ होता है)। Vidi2 दोनों को combine करता है जिसे ByteDance "Spatio-Temporal Grounding" (STG) कहता है।

Traditional Approach:

Spatial: "Car pixel coordinates (450, 320) पर है"
Temporal: "एक car timestamp 0:15 पर appear होती है"
Result: Disconnected information जिसे manual correlation चाहिए

Vidi2 STG:

Combined: "Red car 0:15 पर (450, 320) पर है, 0:18 पर (890, 340) पर move होती है, 0:22 पर right से exit होती है"
Result: Space और time में complete object trajectory

यह matter करता है क्योंकि real editing tasks को दोनों dimensions चाहिए। "Boom mic remove करो" को यह जानना होता है कि वह कहाँ appear होता है (spatial) और कितने time तक (temporal)। Vidi2 इसे single query के रूप में handle करता है।

Benchmarks: Giants को Beat करना

12B

Parameters

Video Understanding

Open

Source

यहाँ interesting part आता है। ByteDance के VUE-STG benchmark पर spatio-temporal grounding के लिए, Vidi2 Gemini 2.0 Flash और GPT-4o दोनों को outperform करता है, despite दोनों से कम parameters होने के बावजूद।

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एक caveat: ये benchmarks ByteDance ने create किए हैं। Third-party benchmarks पर independent verification से ये claims और strong होंगे। उसके बावजूद, specialized architecture approach sound है।

Benchmark results suggest करते हैं कि video understanding को specialized design से ज्यादा फायदा होता है raw scale से। Ground up से video के लिए built model, बड़े general-purpose models को outperform कर सकता है जो video को image understanding के extension की तरह treat करते हैं।

Already in Production: TikTok Smart Split

यह vaporware नहीं है। Vidi2 TikTok की "Smart Split" feature को power करता है, जो:

✓Long videos से automatically highlights extract करता है
✓Speech के साथ synchronized subtitles generate करता है
✓Different aspect ratios के लिए layout reconstruct करता है
✓Content के based पर optimal cut points identify करता है

Millions of creators daily Smart Split use करते हैं। Model scale पर proven है, theoretical नहीं।

Open Source: खुद Run करें

ByteDance ने Vidi2 को GitHub पर CC BY-NC 4.0 license के साथ release किया है। इसका मतलब research, education, और personal projects के लिए free, लेकिन commercial use के लिए separate licensing चाहिए। Implications:

Developers के लिए:

Custom video analysis pipelines build करें
Existing tools में understanding integrate करें
Specific domains के लिए fine-tune करें
Scale पर कोई API costs नहीं

Enterprises के लिए:

Sensitive footage को locally process करें
Proprietary editing workflows build करें
Vendor lock-in से बचें
Internal content types के लिए customize करें

Open-source release एक pattern follow करती है जो हमने LTX Video और other Chinese AI labs के साथ देखा है: powerful models को openly release करना जबकि Western competitors अपने को proprietary रखते हैं।

Practical Applications

मैं कुछ real workflows के through walk करता हूँ जो Vidi2 enable करता है:

Content Repurposing

Input: 2-घंटे की podcast recording Output: Best moments की 10 short clips, हर एक proper intro/outro cuts के साथ

Model engaging moments identify करता है, natural cut points find करता है, और clips extract करता है जो standalone content के रूप में काम करती हैं।

Training Video Management

Input: 500 घंटे का corporate training footage Query: "वो सभी segments find करो जो new CRM workflow explain कर रहे हैं"

Manual scrubbing या unreliable metadata पर rely करने के बजाय, Vidi2 actually content को देखता और समझता है।

Sports Highlights

Input: Full match recording Output: सभी scoring moments, close calls, और celebrations के साथ highlight reel

Model sports context को इतनी अच्छी तरह समझता है कि meaningful moments identify कर सके, सिर्फ movement नहीं।

Surveillance Review

Input: 24 घंटे का security footage Query: "6 PM के बाद side door से enter होने वाले सभी लोगों के instances find करो"

Spatio-temporal grounding का मतलब exact timestamps और locations के साथ precise answers।

Generation Models से कैसे Compare होता है

✓Video Understanding (Vidi2)

Existing footage के साथ काम करता है
Editing time save करता है, generation time नहीं
Massive video libraries तक scale करता है
Creative prompting की जरूरत नहीं
Enterprise के लिए immediately practical

✓Video Generation (Runway, Sora)

Nothing से new content create करता है
Creative expression tool
Marketing और advertising applications
Quality rapidly grow कर रही है
Exciting लेकिन different use case

ये competing technologies नहीं हैं। ये different problems solve करते हैं। एक complete AI video workflow को दोनों चाहिए: new content create करने के लिए generation, existing content के साथ काम करने के लिए understanding।

बड़ी Picture

⚠️

Video understanding वो जगह है जहाँ AI "impressive demo" से "daily tool" में move करता है। Generation को attention मिलता है। Understanding काम हो जाता है।

सोचिए यह क्या enable करता है:

हर enterprise के पास archives में trapped video content है
हर creator shooting से ज्यादा time editing में spend करता है
हर platform को better content moderation और discovery चाहिए
हर researcher के पास footage है जिसे वे efficiently analyze नहीं कर सकते

Vidi2 इन सभी को address करता है। Open-source release का मतलब ये capabilities अब किसी के लिए भी accessible हैं जिसके पास sufficient compute है।

Getting Started

Model GitHub पर documentation और demos के साथ available है। Requirements:

NVIDIA GPU with at least 24GB VRAM full model के लिए
Smaller GPUs के लिए quantized versions available
Python 3.10+ with PyTorch 2.0+

Quick Start:

git clone https://github.com/bytedance/vidi
cd vidi
pip install -r requirements.txt
python demo.py --video your_video.mp4 --query "describe the main events"

Documentation primarily English में है despite ByteDance एक Chinese company होने के बावजूद, जो global target audience को reflect करता है।

Industry के लिए क्या मतलब है

AI video landscape के अब दो distinct tracks हैं:

Track	Leaders	Focus	Value
Generation	Runway, Sora, Veo, Kling	New video create करना	Creative expression
Understanding	Vidi2, (others emerging)	Existing video analyze करना	Productivity

दोनों mature होंगे। दोनों integrate होंगे। 2026 की complete AI video stack seamlessly generate, edit, और understand करेगी।

अभी के लिए, Vidi2 video understanding के लिए सबसे capable open-source option represent करता है। अगर आपके पास analyze करने के लिए footage है, automate करने के लिए editing है, या organize करने के लिए content है, तो explore करने के लिए यही model है।

मेरा Take

मैंने video processing pipelines build करने में years spend किए हैं। Vidi2 जैसे models के साथ before और after stark है। वो tasks जिन्हें custom computer vision stacks, manual annotation, और brittle heuristics की जरूरत थी अब एक prompt से solve हो सकते हैं।

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Best AI tools human judgment को replace नहीं करते। वे tedious work को remove करते हैं जो humans को scale पर judgment apply करने से prevent करता है।

Vidi2 editors को replace नहीं करता। यह editors को वो capabilities देता है जो previously scale पर impossible थीं। और open access के साथ (non-commercial use के लिए), ये capabilities किसी के लिए भी available हैं जो infrastructure set up करने को willing है।

Video का future सिर्फ generation नहीं है। यह understanding है। और वो future अब open source है।

Sources

ByteDance Vidi2 GitHub Repository
Vidi2 Research Paper (arXiv)
ByteDance Releases Vidi2 Open-Source AI Model (WinBuzzer)