字节跳动宣布推出全新多模态模型Vidi，专注于视频理解与编辑，首版核心能力为精准的时间检索功能。据AIbase了解，Vidi能够处理视觉、音频和文本输入，支持长达一小时的超长视频分析，在时间检索任务上性能超越GPT-4o与Gemini等主流模型。这一突破性技术已在AI社区引发热烈讨论，相关细节通过字节跳动官方渠道与GitHub公开。
核心功能:精准时间检索与多模态协同
Vidi以其强大的时间检索与多模态处理能力，为视频理解与编辑提供了全新解决方案。AIbase梳理了其主要功能:
时间检索精准定位:Vidi可根据文本提示或多模态输入，精确定位视频中的特定片段（如“找到角色跳舞的30秒片段”），时间分辨率达到秒级，显著提升内容检索效率。
超长视频支持:支持处理长达一小时的视频，突破传统模型在长序列视频理解上的内存与计算瓶颈，适合分析电影、直播或会议录像。
多模态输入处理:整合视觉（帧序列）、音频(语音、背景音)与文本(字幕、描述)，实现跨模态语义理解，如根据音频情绪定位视频高光时刻。
高效编辑能力:支持基于时间检索的视频片段剪辑、重组与标注，简化内容创作与后期制作流程。
AIbase注意到，社区测试显示，Vidi在处理Youku-mPLUG数据集（10M视频-语言对）时，能快速定位复杂场景片段，超越GPT-4o在ActivityNet时间检索任务上的表现(准确率提升约10%)。
技术架构:创新时间编码与多模态融合
Vidi基于字节跳动的VeOmni框架，结合视频专用大语言模型（Vid-LLM）与时间增强的变换器架构。AIbase分析，其核心技术包括:
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。
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。
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。
数据集驱动:训练数据包括Youku-mPLUG（10M视频-语言对）与WebVid-10M，覆盖多语言与多样化场景，提升模型泛化能力。
AIbase认为，Vidi的时间检索能力得益于其创新的PHD-CSWA（Chunk-wise Sliding Window Attention）机制，与字节此前发布的高效预训练长度缩放技术一脉相承，特别适合长序列任务。
应用场景:从内容创作到智能分析
Vidi的多模态能力与超长视频支持为其开辟了广泛的应用场景。AIbase总结了其主要用途:
内容创作与剪辑:为视频创作者提供精准片段定位与自动剪辑工具，简化短视频、Vlog或电影预告片制作，如快速提取直播中的高光时刻。
智能视频分析:支持企业分析长篇会议录像或监控视频，自动标注关键事件（如“讨论预算的片段”），提升信息检索效率。
教育与培训: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，适合在线教育平台。
娱乐与推荐:优化TikTok等平台的视频推荐系统，通过语义与时间分析提升内容匹配精度，增强用户体验。
社区反馈显示，Vidi在处理长篇中文视频（如综艺节目）时表现尤为出色，其多语言支持(覆盖8种语言)进一步扩大了全球应用潜力。AIbase观察到，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。
上手指南:开源支持，开发者友好
AIbase了解到，Vidi的代码与预训练模型将在GitHub开源（预计github.com/ByteDance-Seed/Vidi），支持PyTorch与VeOmni框架。开发者可按以下步骤快速上手:
克隆Vidi仓库，安装Python3.9+与NVIDIA CUDA依赖;
下载Youku-mPLUG或WebVid-10M数据集，配置时间检索任务;
使用提供的vidi.yaml脚本运行推理，输入多模态提示（如“定位视频中演讲者提到AI的部分”）;
导出定位片段或编辑结果，支持MP4或JSON格式。
社区提供的Docker镜像与Hugging Face集成简化了部署流程，推荐硬件为NVIDIA A100（40GB）或RTX3090(24GB)。AIbase建议开发者优先测试Vidi在ActivityNet或EgoSchema数据集上的时间检索功能，以验证其性能优势。
性能对比:超越GPT-4o与Gemini
Vidi在时间检索任务上的性能表现尤为突出。AIbase整理了其与主流模型的对比:
时间检索准确率:在ActivityNet数据集上，Vidi的准确率较GPT-4o高约10%，较Gemini1.5Pro高约12%，尤其在长视频（>30分钟）中表现稳定。
处理速度:Vidi处理一小时视频的平均时间为5-7分钟（128GPUs），优于GPT-4o的8-10分钟，得益于分块注意力机制。
多模态理解:Vidi在Youku-mPLUG的视频问答任务中，综合得分（结合视觉、音频、文本）超越Gemini1.5Pro约5%，与GPT-4o相当。
社区分析认为，Vidi的性能优势源于其专注于视频领域的优化，而非通用的多模态设计，特别是在时间感知与长序列处理上更具针对性。AIbase预测，Vidi的开源将推动Vid-LLM领域的进一步竞争。
项目地址：https://bytedance.github.io/vidi-website/
