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文章编号：18425时间：2024-10-16人气：
10月15日的视频云技术大会上，火山引擎带来了一项重大的技术突破，公布了其大模型训练视频预处理方案。
该方案目前已经成功应用于豆包视频生成模型，并且在大会现场，火山引擎总裁谭待发表了讲话，详细阐述了火山引擎在AI大模型与视频技术深度融合方面的积极探索和成果。
在人工智能与多模态技术的共同推动下，用户体验正在经历深刻转变。
火山引擎基于抖音业务实践的丰富经验，正积极与行业内客户共创，探索AI大模型与视频技术的深度融合。
火山引擎致力于从技术底座、处理链路和业务增长层面为企业寻找解决方案，以此推动行业的创新发展。
谭待表示，这是火山引擎对于当前技术发展趋势的深刻理解与积极应对。
在大会中，火山引擎提出了大模型训练视频预处理方案。
对训练视频进行预处理是保障大模型训练效果的重要前提。
预处理过程能够统一视频的数据格式，提高数据质量，实现数据标准化，减少数据量以及处理标注信息。
这使得模型能更高效地学习视频中的特征和知识，显著提高训练效果和效率。
这一方案的发布，对于提升火山引擎在视频云领域的技术实力具有深远的意义。
抖音集团视频架构负责人王悦表示，在大模型训练中，超大规模的视频训练数据集会导致计算和处理成本激增。
视频样本数据参差不齐，处理链路环节多且工程复杂，还需要对GPU、CPU、ARM等多种异构算力资源进行调度部署。
针对这些挑战，火山引擎借助Intel的CPU、GPU等不同资源，依托于自研的多媒体处理框架BMF，有效应对了模型训练的算力成本挑战。
这一方案在算法和工程方面进行了调优，实现了对海量视频数据的高质量预处理，短时间内实现了处理链路的高效协同，大大提高了模型训练效率。
值得一提的是，火山引擎在本次大会中还发布了豆包视频生成模型PixelDance。
该模型于9月24日发布，采用DiT架构，通过高效的DiT融合计算单元和全新设计的扩散模型训练方法，成功突破了多主体运动的复杂交互、多镜头切换的内容一致性难题。
这是火山引擎在视频生成技术方面的重要突破，也是其持续探索AI与视频技术深度融合的显著成果。
除了大模型训练视频预处理方案外，火山引擎还发布了移动端后处理解决方案BMFlite版本。
BMFlite支持端侧大模型接入和算子加速，更加轻量、通用。
这一方案的开源，将帮助更多企业和开发者在移动端实现高效的视频处理，推动AI技术在移动端的普及和应用。
火山引擎通过持续的技术创新和深入的行业合作，正积极引领AI与视频技术的深度融合。
其大模型训练视频预处理方案的发布，不仅提升了其自身的技术实力，也为整个行业树立了一个技术创新的典范。
未来，火山引擎将继续以技术创新为动力，推动视频云技术的发展，为企业的数字化转型提供强有力的支持。
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