字节跳动 Vidi2 综述
一、模型定位与发布背景
Vidi2 是字节跳动在 2025 年底正式发布的“震动级”视频理解与编辑大模型，参数规模约 120 亿，专为长时段原始素材（可达数小时）进行全链路自动化处理而设计。它把“视频理解 → 故事梳理 → 自动剪辑生成”三大环节串联，实现从素材到成片的“一键式”工作流，直接面向 TikTok（抖音）短视频、电影片段、企业宣传等多场景。
二、核心技术架构
| 关键模块 | 功能描述 |
|---|---|
| 时间增强变换器（Temporal Transformer） | 引入时间嵌入（Temporal Embedding）和层级注意力机制，能够在数千帧的长视频序列上保持高精度时空关系建模，实现对长时段素材的细粒度检索与定位。 |
| 多模态编码器（Multimodal Encoder） | 基于 Chat‑UniVi 的统一视觉表示，融合视频帧、音频波形与文本提示，实现跨模态语义对齐，显著降低信息丢失。 |
| 精细时空定位（STG） | 同时输出时间戳与目标边界框，实现对视频中人物、物体的精准定位，为后续剪辑、特效、替换提供可靠的定位依据。 |
| 多阶段强化训练体系 | ① 静态图像滑动窗口模拟摄像机运动，生成连续边界框序列；② 大规模真实视频标注数据进行多阶段强化学习；③ 最终阶段采用时间感知多模态对齐策略，双向预测任务与开放式问答验证，提升视听文本三模态的语义关联能力。 |
| Vid‑LLM（视频大语言模型） | 在 VeOmni 框架上构建的专属大语言模型，能够理解并生成视频级指令，支持“根据故事梗概自动剪辑”“按风格生成片段”等高级编辑需求。 |
三、主要功能与使用场景
- 全自动剪辑：用户只需提供简短的文字描述或故事大纲，Vidi2 即可在数小时原始素材中自动识别关键情节、抽取片段并拼接成完整视频。
- 智能特效与替换：借助 STG 定位，模型可以在指定时间段对人物或物体进行换装、背景替换等特效操作，极大降低手工标注成本。
- 跨平台内容生成：已集成至字节跳动的 CapCut（剪映）和火山引擎，支持一键生成 TikTok 短视频、电影预告、企业宣传片等多种格式。
- 多语言、多模态交互：支持中英文混合指令，能够同时理解文本、音频和已有视频内容，实现“文字→图像→视频”全链路生成。
四、性能表现
- 时长处理能力：可一次性处理 数小时（> 3 h）原始素材，保持帧级细粒度定位。
- 生成质量：在公开基准（如 YouCook2、ActivityNet）上，Vidi2 的时空定位准确率提升约 15%，生成视频的语义一致性评分（BLEU‑4）提升约 12%，超过同类模型（如 Gemini 3 pro、MagicVideo‑V2）。
- 推理效率：在配备 8×A100 GPU 的服务器上，平均每分钟可完成约 30 秒 长度的编辑任务，满足实时创作需求。
五、开放生态与使用指南
- 代码与模型开源：Vidi2 的代码与预训练模型计划在 GitHub（github.com/ByteDance-Seed/Vidi）开源，支持 PyTorch 与 VeOmni 两大框架。
- 快速上手：
- 商业化部署：火山引擎提供 SaaS 版 Vidi2‑API，按调用次数计费，已在字节跳动内部内容平台实现大规模落地。
六、行业影响与竞争格局
Vidi2 的出现标志着 AI 视频编辑从“辅助工具”向“全链路自动化”跃迁。相较于 2024 年的 MagicVideo‑V2（侧重文本到视频的生成）以及业界其他大模型（如 Gemini 3 pro），Vidi2 更强调 时空定位 与 长视频理解，在内容创作、广告投放、影视后期等高价值场景具备显著竞争优势。业内分析认为，Vidi2 将推动短视频平台的内容产出效率提升 3‑5 倍，并可能催生基于 AI 的“即拍即剪”新型创作模式。
七、未来展望
- 模型规模迭代：字节跳动已在内部规划 300 亿参数的 Vidi3，以进一步提升细粒度编辑与跨语言能力。
- 多模态协同：计划将 Vidi2 与即梦AI、Seedream 等图像生成模型深度融合，实现“一键生成海报 → 自动剪辑 → 视频成片”的闭环。
- 生态合作：火山引擎正与多家内容平台（如快手、B站）合作，将 Vidi2 作为后台编辑引擎，提供企业级定制化服务。
小结：Vidi2 以 120 亿参数的多模态大语言模型为核心，结合时间感知变换器、精细时空定位和多阶段强化训练，实现了从长时段原始素材到成片的全自动化编辑。它已经在字节跳动内部产品（CapCut、火山引擎）以及合作伙伴平台落地，开启了 AI 视频编辑的工业化时代。
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