火山引擎：大模型视频训练提速火山引擎破解视频大模型难题视频大模型训练，火山引擎有妙招

火山引擎视频预处理方案：AI大模型训练的加速器与效率引擎

引言： 在AIGC时代，视频内容的生成和处理正经历着前所未有的变革。然而，训练视频大模型面临着高昂的成本、复杂的处理流程以及对算力资源的巨大需求等挑战。火山引擎近日发布的大模型训练视频预处理方案，为这一难题提供了一个有效的解决方案，并已成功应用于抖音集团自研的豆包视频生成模型PixelDance，标志着视频AI领域迈出了关键一步。

一、破解视频大模型训练难题：成本、质量与性能的平衡

训练视频大模型，如同建造一座宏伟的摩天大楼，需要海量的数据“砖瓦”作为基础。然而，这些“砖瓦”——视频数据——往往参差不齐，格式不统一，质量良莠不齐。这导致模型训练成本激增，效率低下，最终影响模型的质量和性能。根据抖音集团视频架构负责人王悦介绍，大模型厂商面临着四大挑战：超大规模视频数据集导致的计算和处理成本激增；视频样本数据质量参差不齐；处理链路环节多、工程复杂；以及对GPU、CPU、ARM等多种异构算力资源的调度部署难题。

火山引擎此次发布的视频预处理方案，正是针对这些挑战而设计的。该方案的核心在于其自研的多媒体处理框架BMF (ByteDance Multimedia Framework)。BMF 能够有效地统一视频数据格式，提高数据质量，实现数据标准化，并通过智能算法减少数据量，最终提升模型训练效率。更重要的是，BMF巧妙地利用了包括Intel CPU在内的多种异构算力资源，有效控制了训练成本，实现了成本、质量和性能的最佳平衡。

二、 BMF框架：高效、灵活的多媒体处理引擎

BMF并非一个简单的工具，而是一个强大的多媒体处理框架。它具备高度的灵活性和可扩展性，能够适应不同类型视频数据的处理需求。通过算法和工程上的优化，BMF能够在短时间内实现处理链路的高效协同，极大地提升模型训练速度。此外，火山引擎还发布了BMF的轻量级版本BMF lite，支持端侧大模型接入和算子加速，进一步降低了部署和应用的门槛，为大模型在移动端的应用铺平了道路。

三、豆包视频生成模型PixelDance：成功案例与商业化前景

抖音集团自研的豆包视频生成模型PixelDance，成为了火山引擎视频预处理方案的第一个成功应用案例。PixelDance采用DiT架构，并结合BMF进行训练，有效解决了多主体运动的复杂交互和多镜头切换的内容一致性等难题，在视频生成领域取得了显著突破。 PixelDance的成功，不仅验证了火山引擎方案的有效性，也为其他视频大模型的训练提供了宝贵的经验和参考。目前，PixelDance已通过火山引擎面向企业开启邀测，其商业化前景值得期待。值得注意的是，火山引擎视频云团队还为PixelDance提供了全生命周期的一站式服务，从视频编辑、上传、转码、分发到播放，保障了模型的商业化应用。

四、火山引擎的AI视频全链路解决方案：赋能AIGC时代

此次视频云技术大会上，火山引擎并非只发布了视频预处理方案。他们还推出了多项“音视频+AI”技术方案，涵盖了视频生产、交互和消费的全链路，例如跨语言同声复刻直播方案、多模态视频理解与生成方案、对话式AI实时交互方案以及AIGC 3D&大场景重建方案。这些方案的发布，体现了火山引擎在AI视频领域的全方位布局，以及其致力于赋能企业，助力企业在AIGC时代实现数字化转型的决心。例如，利用AI生成3D内容和大场景重建方案，火山引擎已成功为山西高平二郎庙金代戏台和北京正乙祠等珍贵的历史建筑创建了3D数字资产，并应用于抖音的戏曲直播场景，为用户带来了沉浸式的文化体验。

五、字节跳动自研视频编解码芯片：成本效率的革命性突破

大会上，王悦还透露了字节跳动自研视频编解码芯片的最新进展。该芯片在同等视频压缩效率下，成本节省了95%以上，并在2024MSU世界编码器大赛中获得最佳ASIC编码器奖项。这标志着在视频处理领域，硬件技术的突破也正在加速推进，进一步降低了视频处理的成本，提升了效率。该芯片即将对外开放测试，未来有望在更广泛的领域发挥作用。

结论： 火山引擎发布的大模型训练视频预处理方案，以及其在AI视频领域的一系列技术创新，为视频AI的发展注入了新的活力。这不仅是技术上的突破，更是对产业发展模式的革新。未来，随着AI技术的不断发展，视频内容的生成和处理将更加高效、智能和便捷，为用户带来更丰富、更精彩的体验。而火山引擎，无疑将在这个过程中扮演着越来越重要的角色。

参考文献：