【AI大模型前沿】Vidi2：由字节跳动开源的多模态视频理解与生成大模型
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前言
在当今数字化时代，视频内容的创作与理解需求日益增长。从短视频平台到专业影视制作，如何高效地处理和理解视频内容成为了一个关键问题。字节跳动推出的Vidi2模型，以其强大的多模态处理能力和精细的时空定位功能，为视频理解与创作领域带来了新的突破。
一、项目概述
Vidi2是由字节跳动开源的多模态视频理解与生成大模型，基于120亿参数构建，具备精细的时空定位、长视频理解、视频问答以及智能剪辑等核心功能。它能够在数小时内处理原始视频素材，快速检索出符合特定语义的片段，并支持文本、视频、音频三种模态的联合输入，实现跨模态的交互与推理。
二、核心功能
（一）精细时空定位（STG）
Vidi2能够精确识别视频中的时间戳和目标对象的边界框，误差可精确到毫秒级。给定文本查询，不仅能找到对应时间段，还能在这些时间范围内准确标记出具体物体的位置，实现以一秒粒度跟踪指定对象和人物。例如，当查询“那个穿红衣服、在争吵中突然站起来的人”，模型可以同时输出这一幕发生的时间以及那个人在画面中的精准框选位置。
（二）长视频理解与检索
Vidi2能够处理从几十秒到数小时的长视频，快速检索出符合特定语义的片段。在超长视频（超过1小时）场景下，其性能领先主流商业模型。在VUE-TR-V2基准测试中，Vidi2的总体IoU达到48.75%，尤其在超长视频上的表现比商业模型领先17.5个百分点。
（三）视频问答与推理
Vidi2支持基于视频内容的开放式问答，可回答关于剧情、角色关系、事件因果等问题，并通过多轮推理生成合理的答案。在LVBench、LongVideoBench和VideoMME三个权威基准测试中，Vidi2的性能与Qwen2.5-VL-7B等主流开源模型相当。
（四）智能剪辑与创作辅助
Vidi2可自动提取高光片段、生成短视频标题，还能根据用户需求进行智能构图裁剪、自动多机位切换等操作。例如，它能像剪辑师一样处理素材，根据用户提供的创意方向，生成详细的剪辑清单，包括每个镜头截取的时间、播放速度、字幕样式以及配合画面的旁白等。
三、技术揭秘
（一）多模态统一架构
Vidi2延续了多模态设计理念，能够同时处理文本、视觉和音频三种输入。单张图片被视为1秒的无声视频，简化了处理流程。同时，模型采用了重新设计的自适应Token压缩策略，在短视频细节保留和长视频效率之间取得更好平衡。
（二）分解注意力机制
Vidi2采用了分解注意力（Decomposed Attention）机制，把传统Transformer的全注意力运算拆解为视觉内部的对角注意力、文本自注意力及跨模态注意力三个独立部分。该机制将多模态Token的计算复杂度从平方级降低为线性级，使模型能以有限显存处理长达一小时的视频流。
（三）数据训练策略
Vidi2的训练过程强调真实、多样化的视频数据，结合合成的定位数据和精心策划的标注，在大规模上对齐空间和时间推理。此外，还采用了时间感知多模态对齐策略（Temporal-aware Multimodal Alignment），通过分阶段、双向强化的训练机制提升模型的性能。
四、应用场景
（一）视频内容创作
Vidi2能够为视频创作者提供强大的辅助功能，如自动剪辑、智能裁剪、多机位切换等，显著降低视频创作的门槛，提高创作效率。例如，在TikTok等平台上，Vidi2的核心技术已应用于Smart Split功能，实现了视频的自动剪辑、重构和自动添加字幕。
（二）视频内容审核
其精细的时空定位能力和长视频理解能力使其能够快速准确地定位和识别视频中的特定内容，帮助审核人员更高效地完成审核工作。
（三）智能监控
Vidi2能够实时跟踪和识别视频中的目标对象，实现自动多机位切换、智能构图裁剪等功能，可应用于智能监控领域。
五、快速使用
（一）下载模型权重
首先从 https://huggingface.co/bytedance-research/Vidi-7B 下载检查点。
# Make sure git-xet is installed (https://hf.co/docs/hub/git-xet)
brew install git-xet
git xet install
git clone https://huggingface.co/bytedance-research/Vidi-7B
（二）安装相关依赖
1、克隆代码仓库
通过以下命令克隆Vidi项目的GitHub代码库：
git clone https://github.com/bytedance/vidi.git
cd vidi
2、安装相关依赖
cd Vidi_7B
bash install.sh
（三）使用示例
准备视频文件和查询文本。运行以下命令进行时空定位任务：
python3 -u inference.py --video-path [video path] --query [query] --model-path [model path]
其中，[video path]是视频文件的路径，[query]是你的文本查询，[model path]是模型权重文件的路径。
- 示例：
python3 -u inference.py --video-path ./example_video.mp4 --query "slicing onion" --model-path ./Vidi_7B/model_weights.pth
六、结语
Vidi2作为字节跳动开源的多模态视频理解与生成大模型，凭借其精细的时空定位、长视频处理能力和强大的多模态交互功能，为视频内容创作、审核和智能监控等领域带来了全新的解决方案。其开源的特性也为研究人员和开发者提供了宝贵的资源，推动了多模态视频处理技术的发展。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，Vidi2有望在更多领域发挥更大的作用。
相关地址
- 官方网站：https://bytedance.github.io/vidi-website/
- GitHub代码库：https://github.com/bytedance/vidi
- 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2511.19529
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