ByteDance Vidi2: AI, które Rozumie Wideo jak Profesjonalny Editor

Podczas gdy wszyscy są obsesyjnie zajęci generowaniem wideo, ByteDance cicho rozwiązał inny problem: sprawił, że AI rozumie wideo jak doświadczony montażysta. Vidi2 potrafi obejrzeć godziny surowego materiału i wydobyć dokładnie to, co się liczy.

Problem, o Którym Nikt Nie Mówi

Mamy teraz niesamowite generatory wideo oparte na AI. Runway Gen-4.5 jest na szczycie rankingów jakości. Kling O1 generuje zsynchronizowany dźwięk. Ale oto brudny sekret produkcji wideo: większość czasu pochłania montaż, nie tworzenie.

Kamerzysta ślubny nagrywa 8 godzin materiału, żeby zrobić 5-minutowy film z najlepszymi momentami. Twórca treści nagrywa 45 minut, żeby zrobić 60-sekundowy TikTok. Zespół korporacyjny ma 200 godzin materiałów szkoleniowych zakopanych w SharePoint.

💡

Generowanie wideo robi nagłówki. Rozumienie wideo robi prawdziwą robotę.

Vidi2 wypełnia tę lukę. To nie jest kolejny generator. To AI, które ogląda wideo, rozumie, co się dzieje, i pomaga ci pracować z tą treścią na dużą skalę.

Co Vidi2 Faktycznie Robi

ByteDance opisuje Vidi2 jako "Duży Model Multimodalny do Rozumienia i Tworzenia Wideo". Model z 12 miliardami parametrów wyróżnia się w:

🔍

Spatio-Temporal Grounding

Znajdź dowolny obiekt w wideo i śledź go w czasie. Nie tylko "jest kot o 0:32", ale "kot wchodzi o 0:32, przechodzi do kanapy o 0:45 i wychodzi z kadru o 1:12."

✂️

Inteligentny Montaż

Analizuj materiał i sugeruj cięcia na podstawie treści. Znajdź najlepsze momenty, zidentyfikuj granice scen, zrozum tempo.

📝

Analiza Treści

Opisz co dzieje się w wideo z wystarczającą ilością szczegółów, żeby było to przydatne. Nie "dwie osoby rozmawiają", ale "segment wywiadu, gość wyjaśnia funkcje produktu, moment wysokiego zaangażowania o 3:45."

🎯

Śledzenie Obiektów

Śledź obiekty jako ciągłe "rury" przez wideo, nawet gdy opuszczają kadr i wracają. To umożliwia precyzyjne zaznaczanie dla efektów, usuwania lub podkreślenia.

Innowacja Techniczna: Spatio-Temporal Grounding

Poprzednie AI do wideo działały w dwóch wymiarach: przestrzeń (co jest w tej klatce) lub czas (kiedy coś się dzieje). Vidi2 łączy oba w to, co ByteDance nazywa "Spatio-Temporal Grounding" (STG).

Tradycyjne Podejście:

Przestrzenne: "Samochód jest na współrzędnych pikseli (450, 320)"
Czasowe: "Samochód pojawia się na znaczniku czasu 0:15"
Wynik: Rozłączna informacja wymagająca ręcznej korelacji

Vidi2 STG:

Połączone: "Czerwony samochód jest na (450, 320) o 0:15, przesuwa się do (890, 340) o 0:18, wyjeżdża w prawo o 0:22"
Wynik: Kompletna trajektoria obiektu w przestrzeni i czasie

To ma znaczenie, ponieważ rzeczywiste zadania montażowe wymagają obu wymiarów. "Usuń mikrofon na wysięgniku" musi wiedzieć gdzie się pojawia (przestrzeń) i jak długo (czas). Vidi2 obsługuje to jako jedno zapytanie.

Benchmarki: Pokonywanie Gigantów

12B

Parametrów

Rozumienie Wideo

Open

Source

Tu robi się ciekawie. W benchmarku VUE-STG ByteDance dla spatio-temporal grounding, Vidi2 wyprzedza zarówno Gemini 2.0 Flash jak i GPT-4o, mimo że ma mniej parametrów niż oba.

💡

Zastrzeżenie: te benchmarki stworzyło ByteDance. Niezależna weryfikacja na benchmarkach stron trzecich wzmocniłaby te twierdzenia. Niemniej jednak, podejście opartej na wyspecjalizowanej architekturze jest solidne.

Wyniki benchmarków sugerują, że rozumienie wideo czerpie więcej korzyści ze specjalistycznego projektu niż z czystej skali. Model zbudowany dla wideo od podstaw może przewyższyć większe modele ogólnego przeznaczenia, które traktują wideo jako rozszerzenie rozumienia obrazu.

Już w Produkcji: TikTok Smart Split

To nie jest vaporware. Vidi2 napędza funkcję "Smart Split" w TikToku, która:

✓Automatycznie wydobywa najciekawsze momenty z długich filmów
✓Generuje napisy zsynchronizowane z mową
✓Rekonstruuje układ dla różnych proporcji obrazu
✓Identyfikuje optymalne punkty cięcia na podstawie treści

Miliony twórców używa Smart Split codziennie. Model jest sprawdzony na dużą skalę, nie teoretyczny.

Open Source: Uruchom Sam

ByteDance udostępnił Vidi2 na GitHub pod licencją CC BY-NC 4.0. Oznacza to darmowe dla badań, edukacji i projektów osobistych, ale użycie komercyjne wymaga oddzielnej licencji. Implikacje:

Dla Programistów:

Buduj niestandardowe pipeline'y analizy wideo
Integruj rozumienie z istniejącymi narzędziami
Dostrajaj dla konkretnych dziedzin
Brak kosztów API na dużą skalę

Dla Firm:

Przetwarzaj wrażliwy materiał lokalnie
Buduj własne przepływy pracy montażowej
Unikaj vendor lock-in
Dostosuj do wewnętrznych typów treści

Wydanie open source podąża za wzorcem, który widzieliśmy z LTX Video i innymi chińskimi laboratoriami AI: wydawanie potężnych modeli otwarcie, podczas gdy zachodni konkurenci trzymają swoje jako własnościowe.

Praktyczne Zastosowania

Przeprowadzę cię przez kilka realnych przepływów pracy, które Vidi2 umożliwia:

Ponowne Wykorzystanie Treści

Wejście: 2-godzinne nagranie podcastu Wyjście: 10 krótkich klipów najlepszych momentów, każdy z odpowiednimi cięciami intro/outro

Model identyfikuje angażujące momenty, znajduje naturalne punkty cięcia i wydobywa klipy, które działają jako samodzielna treść.

Zarządzanie Materiałami Szkoleniowymi

Wejście: 500 godzin firmowych materiałów szkoleniowych Zapytanie: "Znajdź wszystkie segmenty wyjaśniające nowy przepływ pracy CRM"

Zamiast ręcznego przeglądania lub polegania na niewiarygodnych metadanych, Vidi2 faktycznie ogląda i rozumie treść.

Skróty Sportowe

Wejście: Pełne nagranie meczu Wyjście: Film ze skrótami ze wszystkimi momentami zdobycia punktów, sytuacjami spornymi i świętowaniami

Model rozumie kontekst sportowy wystarczająco dobrze, by identyfikować znaczące momenty, nie tylko ruch.

Przegląd Monitoringu

Wejście: 24 godziny nagrania z kamer bezpieczeństwa Zapytanie: "Znajdź wszystkie przypadki ludzi wchodzących bocznymi drzwiami po 18:00"

Spatio-temporal grounding oznacza precyzyjne odpowiedzi z dokładnymi znacznikami czasu i lokalizacjami.

Jak To Się Ma do Modeli Generacyjnych

✓Rozumienie Wideo (Vidi2)

Pracuje z istniejącym materiałem
Oszczędza czas montażu, nie generowania
Skaluje się do masywnych bibliotek wideo
Nie wymaga kreatywnego promptowania
Praktyczne dla firm natychmiast

✓Generowanie Wideo (Runway, Sora)

Tworzy nową treść z niczego
Narzędzie kreatywnej ekspresji
Zastosowania w marketingu i reklamie
Jakość rośnie szybko
Ekscytujące, ale inny przypadek użycia

To nie są konkurencyjne technologie. Rozwiązują różne problemy. Kompletny przepływ pracy AI dla wideo potrzebuje obu: generowania do tworzenia nowej treści, rozumienia do pracy z istniejącą treścią.

Szerszy Obraz

⚠️

Rozumienie wideo to moment, gdy AI przechodzi z "imponującego demo" do "codziennego narzędzia." Generowanie przyciąga uwagę. Rozumienie wykonuje robotę.

Pomyśl, co to umożliwia:

Każda firma ma treści wideo uwięzione w archiwach
Każdy twórca spędza więcej czasu na montażu niż na kręceniu
Każda platforma potrzebuje lepszej moderacji i odkrywania treści
Każdy badacz ma materiał, którego nie może efektywnie analizować

Vidi2 adresuje to wszystko. Wydanie open source oznacza, że te możliwości są teraz dostępne dla każdego z wystarczającą mocą obliczeniową.

Jak Zacząć

Model jest dostępny na GitHub z dokumentacją i demo. Wymagania:

GPU NVIDIA z co najmniej 24GB VRAM dla pełnego modelu
Wersje skwantyzowane dostępne dla mniejszych GPU
Python 3.10+ z 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"

Dokumentacja jest głównie po angielsku, mimo że ByteDance to chińska firma, co odzwierciedla globalną grupę docelową.

Co To Oznacza dla Branży

Krajobraz AI wideo ma teraz dwa odrębne tory:

Tor	Liderzy	Fokus	Wartość
Generowanie	Runway, Sora, Veo, Kling	Tworzyć nowe wideo	Ekspresja kreatywna
Rozumienie	Vidi2, (inni się pojawiają)	Analizować istniejące wideo	Produktywność

Oba będą dojrzewać. Oba się zintegrują. Kompletny stos AI wideo w 2026 będzie płynnie generować, edytować i rozumieć.

Na razie Vidi2 reprezentuje najbardziej wydajną opcję open source dla rozumienia wideo. Jeśli masz materiał do analizy, montaż do zautomatyzowania lub treść do zorganizowania, to jest model do zbadania.

Moja Opinia

Spędziłem lata budując pipeline'y przetwarzania wideo. Różnica przed i po modelach takich jak Vidi2 jest wyraźna. Zadania, które wymagały niestandardowych stosów computer vision, ręcznej anotacji i kruchych heurystyk, można teraz rozwiązać promptem.

💡

Najlepsze narzędzia AI nie zastępują ludzkiej oceny. Usuwają żmudną pracę, która uniemożliwia ludziom stosowanie oceny na dużą skalę.

Vidi2 nie zastępuje montażystów. Daje montażystom możliwości, które wcześniej były niemożliwe na dużą skalę. A z otwartym dostępem (dla użytku niekomercyjnego) te możliwości są dostępne dla każdego, kto jest gotów skonfigurować infrastrukturę.

Przyszłość wideo to nie tylko generowanie. To rozumienie. I ta przyszłość jest teraz open source.

Źródła

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