ByteDance Vidi2: Bir Editör Gibi Video Anlayan Yapay Zeka

Kimsenin Bahsetmediği Sorun

Artık inanılmaz yapay zeka video üreticilerimiz var. Runway Gen-4.5 kalite listelerinde zirvede. Kling O1 senkronize ses üretiyor. Ancak video prodüksiyonunun kirli sırrı şu: zamanın çoğu yaratmaya değil, düzenlemeye gidiyor.

Bir düğün video çekimcisi 5 dakikalık önemli anlar videosu için 8 saat çekim yapar. Bir içerik üreticisi 60 saniyelik bir TikTok için 45 dakika kaydeder. Bir kurumsal ekibin SharePoint'te gömülü 200 saatlik eğitim görüntüsü vardır.

Vidi2 bu boşluğu ele alıyor. Başka bir üretici değil. Video izleyen, neler olduğunu kavrayan ve bu içerikle ölçekte çalışmanıza yardımcı olan bir yapay zeka.

Vidi2 Gerçekte Ne Yapıyor

ByteDance, Vidi2'yi "Video Anlama ve Oluşturma için Büyük Çok Modlu Model" olarak tanımlıyor. 12 milyar parametreli model şunlarda mükemmel:

Teknik Yenilik: Uzay-Zaman Konumlandırma

Önceki video yapay zekaları iki boyutta çalışıyordu: uzay (bu karede ne var) veya zaman (bir şey ne zaman oluyor). Vidi2, her ikisini ByteDance'in "Uzay-Zaman Konumlandırma" (STG) dediği şeyde birleştiriyor.

Bu önemli çünkü gerçek düzenleme görevleri her iki boyutu da gerektirir. "Mikrofon bumunu kaldır" nerede göründüğünü (uzaysal) ve ne kadar süre (zamansal) bilmesi gerekir. Vidi2 bunu tek bir sorgu olarak işler.

Kıyaslamalar: Devleri Geçmek

İşte ilginçleşen yer burası. ByteDance'in uzay-zaman konumlandırma için VUE-STG kıyaslamasında, Vidi2 hem Gemini 2.0 Flash hem de GPT-4o'yu geçiyor, her ikisinden de daha az parametreye sahip olmasına rağmen.

Kıyaslama sonuçları, video anlamanın ham ölçekten çok uzmanlaşmış tasarımdan fayda sağladığını gösteriyor. Sıfırdan video için oluşturulmuş bir model, videoyu görüntü anlamanın bir uzantısı olarak gören daha büyük genel amaçlı modelleri geçebilir.

Zaten Üretimde: TikTok Smart Split

Bu boş söz değil. Vidi2, TikTok'un şu işleri yapan "Smart Split" özelliğini güçlendiriyor:

• ✓Uzun videolardan önemli anları otomatik olarak çıkarır
• ✓Konuşmayla senkronize altyazılar oluşturur
• ✓Farklı en-boy oranları için düzeni yeniden oluşturur
• ✓İçeriğe göre optimal kesim noktalarını tanımlar

Milyonlarca içerik üreticisi Smart Split'i günlük kullanıyor. Model ölçekte kanıtlanmış, teorik değil.

Açık Kaynak: Kendiniz Çalıştırın

ByteDance, Vidi2'yi GitHub'da CC BY-NC 4.0 lisansı altında yayınladı. Bu, araştırma, eğitim ve kişisel projeler için ücretsiz, ancak ticari kullanım ayrı lisans gerektiriyor demektir. Sonuçlar:

Açık kaynak sürümü, LTX Video ve diğer Çin yapay zeka laboratuvarlarında gördüğümüz bir kalıbı takip ediyor: Batılı rakipler kendi modellerini tescilli tutarken güçlü modelleri açıkça yayınlıyorlar.

Pratik Uygulamalar

Vidi2'nin mümkün kıldığı bazı gerçek iş akışlarını inceleyelim:

İçerik Yeniden Amaçlandırma

Giriş: 2 saatlik podcast kaydı Çıkış: En iyi anların her biri uygun giriş/çıkış kesimleriyle 10 kısa klip

Model ilgi çekici anları tanımlar, doğal kesim noktalarını bulur ve bağımsız içerik olarak çalışan klipleri çıkarır.

Eğitim Videosu Yönetimi

Giriş: 500 saatlik kurumsal eğitim görüntüsü Sorgu: "Yeni CRM iş akışını açıklayan tüm bölümleri bul"

Manuel tarama veya güvenilmez meta verilere güvenmek yerine, Vidi2 gerçekten izler ve içeriği anlar.

Spor Önemli Anları

Giriş: Tam maç kaydı Çıkış: Tüm skor anları, yakın aramalar ve kutlamalarla önemli anlar videosu

Model, spor bağlamını sadece hareket değil anlamlı anları tanımlayacak kadar iyi anlıyor.

Gözetim İncelemesi

Giriş: 24 saatlik güvenlik görüntüsü Sorgu: "Saat 18:00'den sonra yan kapıdan giren tüm insanların örneklerini bul"

Uzay-zaman konumlandırma, kesin zaman damgaları ve konumlarla hassas cevaplar anlamına gelir.

Üretim Modelleriyle Nasıl Karşılaştırılır

Bunlar rakip teknolojiler değil. Farklı sorunları çözüyorlar. Eksiksiz bir yapay zeka video iş akışının her ikisine de ihtiyacı var: yeni içerik oluşturmak için üretim, mevcut içerikle çalışmak için anlama.

Daha Büyük Resim

Bunun ne sağladığını düşünün:

• Her kurum arşivlerde sıkışmış video içeriğine sahip
• Her içerik üreticisi çekimden çok düzenlemeye zaman harcıyor
• Her platform daha iyi içerik denetimi ve keşfine ihtiyaç duyuyor
• Her araştırmacı verimli bir şekilde analiz edemediği görüntülere sahip

Vidi2 bunların hepsini ele alıyor. Açık kaynak sürümü, bu yeteneklerin artık yeterli hesaplama gücüne sahip herkes için erişilebilir olduğu anlamına geliyor.

Başlarken

Model, dokümantasyon ve demolarla GitHub'da mevcut. Gereksinimler:

• Tam model için en az 24GB VRAM'li NVIDIA GPU
• Daha küçük GPU'lar için nicelleştirilmiş sürümler mevcut
• PyTorch 2.0+ ile Python 3.10+

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"

ByteDance Çinli bir şirket olmasına rağmen dokümantasyon öncelikle İngilizcedir, bu da küresel hedef kitleyi yansıtıyor.

Bu Endüstri İçin Ne Anlama Geliyor

Yapay zeka video manzarası artık iki farklı yola sahip:

Her ikisi de olgunlaşacak. Her ikisi de entegre olacak. 2026'nın eksiksiz yapay zeka video yığını sorunsuz bir şekilde üretecek, düzenleyecek ve anlayacak.

Şimdilik, Vidi2 video anlama için en yetenekli açık kaynak seçeneği temsil ediyor. Analiz edilecek görüntünüz, otomatikleştirilecek düzenlemeniz veya düzenlenecek içeriğiniz varsa, keşfedilecek model budur.

Benim Görüşüm

Yıllardır video işleme hatları oluşturuyorum. Vidi2 gibi modellerle öncesi ve sonrası çok belirgin. Özel bilgisayarlı görü yığınları, manuel açıklama ve kırılgan buluşsal yöntemler gerektiren görevler artık bir komut istemiyle çözülebilir.

Vidi2 editörlerin yerini almıyor. Editörlere önceden ölçekte imkansız olan yetenekler veriyor. Ve açık erişimle (ticari olmayan kullanım için), bu yetenekler altyapıyı kurmaya istekli herkese açık.

Videonun geleceği sadece üretim değil. Anlamadır. Ve bu gelecek artık açık kaynak.

Kaynaklar

• ByteDance Vidi2 GitHub Deposu
• Vidi2 Araştırma Makalesi (arXiv)
• ByteDance Vidi2 Açık Kaynak Yapay Zeka Modelini Yayınladı (WinBuzzer)