Vidi：字节跳动全新AI多模态模型

一、Vidi多模态模型是什么？

Vidi是字节跳动推出的一款全新多模态模型，它专注于视频理解与编辑领域，旨在通过融合视觉、音频和文本等多种模态信息，为用户提供精准、高效的视频处理解决方案。Vidi不仅能够处理长达一小时的超长视频，还能在时间检索和多模态协同处理方面展现出卓越的性能。

二、核心功能

1. 精准时间检索：Vidi具备强大的时间检索能力，可以根据文本提示或多模态输入，精确定位视频中的特定片段。其时间分辨率达到秒级，显著提升了内容检索效率。
2. 多模态协同处理：Vidi能够整合视觉（帧序列）、音频（语音、背景音）与文本（字幕、描述）等多种模态信息，实现跨模态语义理解。例如，它可以根据音频情绪定位视频的高光时刻。
3. 高效编辑能力：Vidi支持基于时间检索的视频片段剪辑、重组与标注，极大地简化了内容创作与后期制作流程。

三、技术架构

Vidi基于字节跳动的VeOmni框架，结合了视频专用大语言模型（Vid-LLM）与时间增强的变换器架构。其核心技术包括：

1. 时间增强变换器：通过时间嵌入（Temporal Embedding）与分层注意力机制，优化长序列视频的时空关系建模，确保高精度时间检索。
2. 多模态编码器：采用Chat-UniVi的统一视觉表示，融合视频帧、音频波形与文本嵌入，支持跨模态语义对齐，减少信息丢失。
3. 高效推理优化：利用字节的ByteScale分布式训练系统，结合4-bit量化与动态分块处理，显著降低超长视频处理的计算成本。

四、需求人群

1. 视频创作者：Vidi为视频创作者提供了精准片段定位与自动剪辑工具，能够简化短视频、Vlog或电影预告片的制作流程。
2. 企业用户：企业可以利用Vidi分析长篇会议录像或监控视频，自动标注关键事件，提升信息检索效率。
3. 教育机构：教育机构可以使用Vidi解析教学视频，定位特定知识点或互动片段，生成定制化学习片段，助力在线教育。
4. 娱乐平台：如TikTok等社交平台可以利用Vidi优化视频推荐系统，通过语义与时间分析提升内容匹配精度，增强用户体验。

五、应用场景

1. 内容创作与剪辑：Vidi能够快速定位并剪辑视频中的特定片段，帮助创作者高效完成视频编辑工作。
2. 智能视频分析：企业可以利用Vidi分析会议录像或监控视频，提取关键信息，辅助决策。
3. 教育与培训：Vidi可以解析教学视频，为学习者提供个性化的学习片段，提升学习效率。
4. 娱乐与推荐：社交平台可以利用Vidi优化视频推荐算法，为用户提供更符合其兴趣的内容。

六、Vidi使用教程

1. 克隆仓库与安装依赖：从GitHub上克隆Vidi仓库，安装Python3.9+与NVIDIA CUDA依赖。
2. 下载数据集与配置任务：下载Youku-mPLUG或WebVid-10M数据集，配置时间检索任务。
3. 运行推理与导出结果：使用提供的vidi.yaml脚本运行推理，输入多模态提示，导出定位片段或编辑结果，支持MP4或JSON格式。

七、性能对比

在时间检索任务上，Vidi的表现尤为突出。与GPT-4o和Gemini等主流模型相比，Vidi在ActivityNet数据集上的准确率更高，处理速度更快。特别是在长视频处理方面，Vidi的优势更加明显。

八、其它内容

1. 开源支持：Vidi的代码与预训练模型都将在GitHub上开源，支持PyTorch与VeOmni框架，为开发者提供了灵活的二次开发可能。
2. 多语言支持：Vidi支持多种语言处理，包括中文在内，为全球用户提供了更广泛的使用场景。
3. 生态集成：Vidi与字节的Doubao模型生态无缝集成，为商业化部署提供了坚实基础。

Vidi多模态模型的推出，不仅为视频理解与编辑领域带来了全新的解决方案，也为广大用户提供了更高效、更便捷的视频处理工具。随着技术的不断发展和完善，相信Vidi将在未来发挥更加重要的作用。

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