ByteDance Vidi2: AI yang Memahami Video Layaknya Editor Profesional

Sementara banyak pihak terpaku pada generasi video, ByteDance dengan tenang telah menyelesaikan masalah yang berbeda: membuat AI memahami video layaknya editor berpengalaman. Vidi2 dapat menonton rekaman mentah berjam-jam dan mengekstrak tepat apa yang penting.

Masalah yang Jarang Dibicarakan

Kini kita memiliki generator video AI yang luar biasa. Runway Gen-4.5 menduduki puncak grafik kualitas. Kling O1 menghasilkan audio yang tersinkronisasi. Namun inilah rahasia produksi video yang jarang diungkapkan: sebagian besar waktu dihabiskan untuk mengedit, bukan membuat.

Seorang videografer pernikahan merekam 8 jam footage untuk highlight reel berdurasi 5 menit. Seorang content creator merekam 45 menit untuk membuat TikTok 60 detik. Tim perusahaan memiliki 200 jam rekaman pelatihan yang terkubur di SharePoint.

💡

Generasi video mendapat perhatian utama. Pemahaman video yang melakukan pekerjaan sebenarnya.

Vidi2 mengatasi kesenjangan ini. Ini bukan generator lainnya. Ini adalah AI yang menonton video, memahami apa yang terjadi, dan membantu Anda bekerja dengan konten tersebut dalam skala besar.

Apa yang Sebenarnya Dilakukan Vidi2

ByteDance menggambarkan Vidi2 sebagai "Large Multimodal Model untuk Pemahaman dan Kreasi Video." Model dengan 12 miliar parameter ini unggul dalam:

🔍

Spatio-Temporal Grounding

Menemukan objek apa pun dalam video dan melacaknya sepanjang waktu. Bukan hanya "ada kucing di 0:32" tetapi "kucing masuk di 0:32, bergerak ke sofa di 0:45, dan keluar dari frame di 1:12."

✂️

Pengeditan Cerdas

Menganalisis footage dan menyarankan potongan berdasarkan konten. Menemukan momen terbaik, mengidentifikasi batas scene, memahami pacing.

📝

Analisis Konten

Menjelaskan apa yang terjadi dalam video dengan detail yang berguna. Bukan "dua orang berbicara" tetapi "segmen wawancara, tamu menjelaskan fitur produk, momen engagement tinggi di 3:45."

🎯

Pelacakan Objek

Melacak objek sebagai "tubes" berkelanjutan melalui video, bahkan ketika mereka keluar dan masuk kembali ke frame. Ini memungkinkan pemilihan presisi untuk efek, penghapusan, atau penekanan.

Inovasi Teknis: Spatio-Temporal Grounding

AI video sebelumnya bekerja dalam dua dimensi: ruang (apa yang ada di frame ini) atau waktu (kapan sesuatu terjadi). Vidi2 menggabungkan keduanya menjadi apa yang disebut ByteDance sebagai "Spatio-Temporal Grounding" (STG).

Pendekatan Tradisional:

Spasial: "Mobil berada di koordinat piksel (450, 320)"
Temporal: "Mobil muncul di timestamp 0:15"
Hasil: Informasi terputus yang memerlukan korelasi manual

Vidi2 STG:

Kombinasi: "Mobil merah berada di (450, 320) pada 0:15, bergerak ke (890, 340) pada 0:18, keluar ke kanan pada 0:22"
Hasil: Lintasan objek lengkap melalui ruang dan waktu

Ini penting karena tugas editing nyata memerlukan kedua dimensi. "Hapus boom mic" perlu mengetahui di mana ia muncul (spasial) dan berapa lama (temporal). Vidi2 menangani ini sebagai satu query.

Benchmark: Mengalahkan Raksasa-Raksasa

12B

Parameter

Pemahaman Video

Open

Source

Di sinilah menjadi menarik. Pada benchmark VUE-STG ByteDance untuk spatio-temporal grounding, Vidi2 mengungguli Gemini 2.0 Flash dan GPT-4o, meskipun memiliki parameter lebih sedikit dari keduanya.

💡

Catatan penting: benchmark ini dibuat oleh ByteDance. Verifikasi independen pada benchmark pihak ketiga akan memperkuat klaim ini. Meskipun demikian, pendekatan arsitektur khusus ini sudah tepat.

Hasil benchmark menunjukkan bahwa pemahaman video lebih diuntungkan dari desain khusus daripada skala mentah. Model yang dibangun untuk video dari awal dapat mengungguli model general-purpose yang lebih besar yang memperlakukan video sebagai perpanjangan dari pemahaman gambar.

Sudah dalam Produksi: TikTok Smart Split

Ini bukan vaporware. Vidi2 mendukung fitur "Smart Split" TikTok, yang:

✓Secara otomatis mengekstrak highlight dari video panjang
✓Menghasilkan subtitle tersinkronisasi dengan ucapan
✓Merekonstruksi layout untuk rasio aspek berbeda
✓Mengidentifikasi titik pemotongan optimal berdasarkan konten

Jutaan kreator menggunakan Smart Split setiap hari. Model ini telah terbukti dalam skala besar, bukan teoretis.

Open Source: Jalankan Sendiri

ByteDance merilis Vidi2 di GitHub dengan lisensi CC BY-NC 4.0. Itu berarti gratis untuk penelitian, pendidikan, dan proyek pribadi, tetapi penggunaan komersial memerlukan lisensi terpisah. Implikasinya:

Untuk Developer:

Membangun pipeline analisis video khusus
Mengintegrasikan pemahaman ke dalam tool yang ada
Fine-tune untuk domain spesifik
Tanpa biaya API dalam skala besar

Untuk Perusahaan:

Memproses footage sensitif secara lokal
Membangun workflow editing proprietary
Menghindari vendor lock-in
Menyesuaikan untuk jenis konten internal

Rilis open-source ini mengikuti pola yang telah kita lihat dengan LTX Video dan lab AI China lainnya: merilis model yang kuat secara terbuka sementara kompetitor Barat menjaganya tetap proprietary.

Aplikasi Praktis

Mari kita telusuri beberapa workflow nyata yang dimungkinkan oleh Vidi2:

Repurposing Konten

Input: Rekaman podcast 2 jam Output: 10 klip pendek dari momen-momen terbaik, masing-masing dengan potongan intro/outro yang tepat

Model mengidentifikasi momen yang menarik, menemukan titik pemotongan alami, dan mengekstrak klip yang berfungsi sebagai konten standalone.

Manajemen Video Pelatihan

Input: 500 jam rekaman pelatihan perusahaan Query: "Temukan semua segmen yang menjelaskan workflow CRM baru"

Alih-alih scrubbing manual atau bergantung pada metadata yang tidak dapat diandalkan, Vidi2 benar-benar menonton dan memahami konten.

Highlight Olahraga

Input: Rekaman pertandingan lengkap Output: Highlight reel dengan semua momen gol, panggilan close, dan perayaan

Model memahami konteks olahraga dengan cukup baik untuk mengidentifikasi momen yang bermakna, bukan hanya gerakan.

Tinjauan Pengawasan

Input: 24 jam rekaman keamanan Query: "Temukan semua kejadian orang masuk melalui pintu samping setelah jam 6 sore"

Spatio-temporal grounding berarti jawaban yang presisi dengan timestamp dan lokasi yang tepat.

Bagaimana Perbandingannya dengan Model Generasi

✓Pemahaman Video (Vidi2)

Bekerja dengan footage yang sudah ada
Menghemat waktu editing, bukan waktu generasi
Skala ke perpustakaan video yang masif
Tidak memerlukan prompting kreatif
Praktis untuk perusahaan segera

✓Generasi Video (Runway, Sora)

Menciptakan konten baru dari nol
Tool ekspresi kreatif
Aplikasi pemasaran dan periklanan
Kualitas berkembang pesat
Menarik tetapi use case berbeda

Ini bukan teknologi yang bersaing. Mereka menyelesaikan masalah yang berbeda. Workflow video AI yang lengkap membutuhkan keduanya: generasi untuk membuat konten baru, pemahaman untuk bekerja dengan konten yang ada.

Gambaran Lebih Besar

⚠️

Pemahaman video adalah di mana AI bergerak dari "demo yang mengesankan" ke "tool sehari-hari." Generasi mendapat perhatian. Pemahaman menyelesaikan pekerjaan.

Pertimbangkan apa yang ini memungkinkan:

Setiap perusahaan memiliki konten video yang terperangkap dalam arsip
Setiap kreator menghabiskan lebih banyak waktu mengedit daripada merekam
Setiap platform membutuhkan moderasi dan discovery konten yang lebih baik
Setiap peneliti memiliki footage yang tidak dapat dianalisis secara efisien

Vidi2 mengatasi semua ini. Rilis open-source berarti kemampuan ini sekarang dapat diakses oleh siapa saja dengan komputasi yang memadai.

Memulai

Model tersedia di GitHub dengan dokumentasi dan demo. Persyaratan:

GPU NVIDIA dengan minimal 24GB VRAM untuk model penuh
Versi terkuantisasi tersedia untuk GPU yang lebih kecil
Python 3.10+ dengan 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"

Dokumentasi terutama dalam bahasa Inggris meskipun ByteDance adalah perusahaan China, mencerminkan audiens target global.

Apa Artinya Ini untuk Industri

Lanskap video AI sekarang memiliki dua jalur yang berbeda:

Jalur	Pemimpin	Fokus	Nilai
Generasi	Runway, Sora, Veo, Kling	Membuat video baru	Ekspresi kreatif
Pemahaman	Vidi2, (lainnya muncul)	Menganalisis video yang ada	Produktivitas

Keduanya akan matang. Keduanya akan terintegrasi. Stack video AI lengkap tahun 2026 akan menghasilkan, mengedit, dan memahami dengan mulus.

Untuk saat ini, Vidi2 mewakili opsi open-source paling mumpuni untuk pemahaman video. Jika Anda memiliki footage untuk dianalisis, editing untuk diotomatisasi, atau konten untuk diorganisir, ini adalah model yang perlu dijelajahi.

Pandangan Saya

Saya telah menghabiskan bertahun-tahun membangun pipeline pemrosesan video. Perbedaan sebelum dan sesudah dengan model seperti Vidi2 sangat mencolok. Tugas yang memerlukan stack computer vision khusus, anotasi manual, dan heuristik yang rapuh sekarang dapat diselesaikan dengan prompt.

💡

Tool AI terbaik tidak menggantikan penilaian manusia. Mereka menghilangkan pekerjaan yang membosankan yang mencegah manusia menerapkan penilaian dalam skala besar.

Vidi2 tidak menggantikan editor. Ini memberi editor kemampuan yang sebelumnya tidak mungkin dalam skala besar. Dan dengan akses terbuka (untuk penggunaan non-komersial), kemampuan ini tersedia bagi siapa saja yang bersedia menyiapkan infrastruktur.

Masa depan video bukan hanya generasi. Ini adalah pemahaman. Dan masa depan itu sekarang open source.

Sumber

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