ByteDance Vidi2: AI som Forstår Video som en Editor

Problemet Ingen Snakker Om

Vi har utrolige AI-videogeneratorer nå. Runway Gen-4.5 topper kvalitetslistene. Kling O1 genererer synkronisert lyd. Men her er det skitne hemmeligheten i videoproduksjon: mest tid går til redigering, ikke skapelse.

En bryllupsvideograf filmer 8 timer for en høydepunktsrull på 5 minutter. En innholdsskaper tar opp 45 minutter for å lage en 60-sekunders TikTok. Et bedriftsteam har 200 timer opplæringsopptak begravet i SharePoint.

Vidi2 tar tak i dette gapet. Det er ikke enda en generator. Det er en AI som ser på video, forstår hva som skjer, og hjelper deg jobbe med innholdet i stor skala.

Hva Vidi2 Faktisk Gjør

ByteDance beskriver Vidi2 som en "Large Multimodal Model for Videoforståelse og Skapelse." Modellen med 12 milliarder parametere utmerker seg i:

Den Tekniske Innovasjonen: Spatio-Temporal Grounding

Tidligere video-AI jobbet i to dimensjoner: rom (hva er i denne rammen) eller tid (når skjer noe). Vidi2 kombinerer begge i det ByteDance kaller "Spatio-Temporal Grounding" (STG).

Dette er viktig fordi reelle redigeringsoppgaver krever begge dimensjoner. "Fjern boom-mikrofonen" må vite hvor den vises (romlig) og hvor lenge (tidsmessig). Vidi2 håndterer dette som én spørring.

Benchmarks: Slår Gigantene

Her blir det interessant. På ByteDance sin VUE-STG benchmark for spatio-temporal grounding presterer Vidi2 bedre enn både Gemini 2.0 Flash og GPT-4o, til tross for å ha færre parametere enn begge.

Benchmarkresultatene antyder at videoforståelse nyter godt av spesialisert design mer enn ren skala. En modell bygget for video fra grunnen av kan prestere bedre enn større generelle modeller som behandler video som en forlengelse av bildeforståelse.

Allerede i Produksjon: TikTok Smart Split

Dette er ikke vaporware. Vidi2 driver TikToks "Smart Split"-funksjon, som:

• ✓Automatisk trekker ut høydepunkter fra lange videoer
• ✓Genererer undertekster synkronisert til tale
• ✓Rekonstruerer layout for forskjellige bildeformater
• ✓Identifiserer optimale snittpunkter basert på innhold

Millioner av skapere bruker Smart Split daglig. Modellen er bevist i stor skala, ikke teoretisk.

Open Source: Kjør Den Selv

ByteDance ga ut Vidi2 på GitHub under en CC BY-NC 4.0 lisens. Det betyr gratis for forskning, utdanning og personlige prosjekter, men kommersiell bruk krever separat lisensiering. Implikasjonene:

Open source-utgivelsen følger et mønster vi har sett med LTX Video og andre kinesiske AI-laboratorier: å gi ut kraftige modeller åpent mens vestlige konkurrenter holder sine proprietære.

Praktiske Bruksområder

La meg gå gjennom noen reelle arbeidsflyter Vidi2 gjør mulig:

Innholdsgjenbruk

Inndata: 2 timers podcast-opptak Utdata: 10 korte klipp av de beste øyeblikkene, hver med passende intro/outro-klipp

Modellen identifiserer engasjerende øyeblikk, finner naturlige snittpunkt, og trekker ut klipp som fungerer som frittstående innhold.

Opplæringsvideobehandling

Inndata: 500 timer bedriftsopplæringsopptak Spørring: "Finn alle segmenter som forklarer den nye CRM-arbeidsflyten"

I stedet for manuell gjennomgang eller å stole på upålitelig metadata, ser Vidi2 faktisk på og forstår innholdet.

Sportshøydepunkter

Inndata: Fullstendig kampopptak Utdata: Høydepunktsrull med alle scoringsøyeblikk, nære situasjoner og feiringer

Modellen forstår sportskontekst godt nok til å identifisere meningsfulle øyeblikk, ikke bare bevegelse.

Overvåkingsgjennomgang

Inndata: 24 timer sikkerhetsopptak Spørring: "Finn alle tilfeller av personer som kommer inn gjennom sidedøren etter kl. 18"

Spatio-temporal grounding betyr presise svar med eksakte tidsstempler og lokasjoner.

Hvordan Det Sammenlignes med Genereringsmodeller

Dette er ikke konkurrerende teknologier. De løser forskjellige problemer. En komplett AI-videoarbeidsflyt trenger begge: generering for å skape nytt innhold, forståelse for å jobbe med eksisterende innhold.

Det Større Bildet

Vurder hva dette muliggjør:

• Hver bedrift har videoinnhold fanget i arkiver
• Hver skaper bruker mer tid på redigering enn filming
• Hver plattform trenger bedre innholdsmoderering og oppdagelse
• Hver forsker har opptak de ikke kan analysere effektivt

Vidi2 adresserer alt dette. Open source-utgivelsen betyr at disse mulighetene nå er tilgjengelige for alle med tilstrekkelig datakraft.

Komme i Gang

Modellen er tilgjengelig på GitHub med dokumentasjon og demoer. Krav:

• NVIDIA GPU med minst 24GB VRAM for full modell
• Kvantiserte versjoner tilgjengelig for mindre GPU-er
• Python 3.10+ med PyTorch 2.0+

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"

Dokumentasjonen er primært på engelsk til tross for at ByteDance er et kinesisk selskap, noe som gjenspeiler det globale målpublikummet.

Hva Dette Betyr for Bransjen

AI-videolandskapet har nå to distinkte spor:

Begge vil modnes. Begge vil integreres. Den komplette AI-videostakken i 2026 vil generere, redigere og forstå sømløst.

For nå representerer Vidi2 det mest kapable open source-alternativet for videoforståelse. Hvis du har opptak å analysere, redigering å automatisere, eller innhold å organisere, er dette modellen å utforske.

Min Vurdering

Jeg har brukt år på å bygge videoprosesserings-pipelines. Før og etter med modeller som Vidi2 er markant. Oppgaver som krevde tilpassede computer vision-stakker, manuell annotasjon og skjøre heuristikker kan nå løses med en prompt.

Vidi2 erstatter ikke editorer. Det gir editorer muligheter som tidligere var umulige i stor skala. Og med åpen tilgang (for ikke-kommersiell bruk) er disse mulighetene tilgjengelige for alle som er villige til å sette opp infrastrukturen.

Fremtiden for video er ikke bare generering. Det er forståelse. Og den fremtiden er nå open source.

Kilder

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