BAGEL - Open Source multimodales Basismodell von Wordpress

Was ist BAGEL?

BAGEL ist ein multimodales Basismodell, das von ByteDance mit 14 Milliarden Parametern, von denen 7 Milliarden aktiv sind, zur Verfügung gestellt wird. Das Modell basiert auf der Mixed Transformer Expert Architecture (MoT), die Merkmale auf Pixelebene und semantischer Ebene eines Bildes mit zwei unabhängigen Kodierern erfasst und die effiziente Verarbeitung von Bild-, Text-, Video- und anderen multimodalen Daten unterstützt. BAGEL unterstützt die Text-zu-Bild-Erzeugung, die Bildbearbeitung und die Vorhersage von Videobildern usw. Die Leistung des Modells übertrifft mehrere führende Open-Source-Modelle in multimodalen Verständnis-Benchmarks wie Qwen2.5 BAGEL wurde mit umfangreichen multimodalen gelabelten Daten trainiert, die Sprach-, Bild-, Video- und Netzwerkdaten umfassen, und ist in der Lage, eine breite Palette von multimodalen Merkmalen und Mustern zu lernen. Die Modelle eignen sich für Szenarien wie die Erstellung von Inhalten, die Generierung von 3D-Szenen und die Benutzerinteraktion und bieten eine leistungsstarke technische Unterstützung für multimodale Anwendungen.

Hauptfunktionen von BAGEL

• Verständnis der Bild- und TextfusionDie Beziehung zwischen Bildern und Text verstehen, um einen genauen Abgleich zu ermöglichen.
• Video Inhalt VerstehenAnalyse von dynamischen Informationen und semantischen Inhalten in Videos.
• Text-zu-Bild-GenerierungGenerieren Sie hochwertige Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen.
• Bildbearbeitung und -modifikationFreiform-Bearbeitung vorhandener Bilder.
• Vorhersage von VideobildernVorhersage zukünftiger Bilder des Videos auf der Grundlage der vorherigen Bilder.
• 3D-Szenenverständnis und -manipulationDreidimensionale Objekte erkennen und manipulieren.
• Weltweite NavigationPfadplanung und Navigation in einer 3D-Umgebung.
• cross-modale SucheAbrufen von Bildern oder Videos auf der Grundlage von Text.
• Multimodale FusionsaufgabeFusion von Daten aus verschiedenen Modalitäten, um integrierte Ergebnisse zu erzielen.

BAGELs offizielle Website-Adresse

• Projekt-Website::https://bagel-ai.org/
• Github-Repositorien::https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
• HuggingFace-Modellbibliothek::https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL
• Technische Papiere::https://arxiv.org/pdf/2505.14683
• Dem Online-Erlebnis::https://demo.bagel-ai.org/

Wie man BAGEL verwendet

• Hugging Face Modell Bibliothekszugang::
  • Installation von Abhängigkeiten::

pip install transformers

• • Modelle laden::

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_name = "ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

• • Verwendung des Modells::

text = "生成一个日落的图像"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

• GitHub-Repository-Zugang::
  • Klon-Lager::

git clone https://github.com/bytedance-seed/BAGEL.git
cd BAGEL

• • Installation von Abhängigkeiten::

pip install -r requirements.txt

• • Modelle laden::

from bagel_model import BagelModel

model = BagelModel.load_from_checkpoint("path/to/checkpoint")

• • Bilder generieren::

text = "生成一个日落的图像"
image = model.generate_image(text)
image.save("output_image.png")

Die wichtigsten Stärken von BAGEL

• Leistungsstarkes multimodales VerständnisBAGEL basiert auf einem Dual-Encoder-Design und unterstützt die gleichzeitige Erfassung von Merkmalen auf Pixelebene und semantischer Ebene eines Bildes, um ein umfassendes Verständnis multimodaler Daten zu erreichen.
• Hochwertige generative KapazitätGenerieren Sie hochwertige Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen und unterstützen Sie die freie Bildbearbeitung für komplexe kreative Anforderungen.
• Fortschrittliche Technologie-ArchitekturBasierend auf einem Experten-Mischmechanismus und einem Tokenisierungsprozess, kombiniert mit einem massiven Datentraining, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern.
• Breite Palette von AnwendungsszenarienAnwendung in einer Vielzahl von Bereichen wie Inhaltserstellung, 3D-Szenenerzeugung, visuelles Lernen, kreative Werbeerstellung und Benutzerinteraktion.
• Effiziente Ausbildung und OptimierungBasierend auf einem Training mit gemischter Genauigkeit und verteiltem Training verbessert es die Trainingseffizienz erheblich und reduziert den Ressourcenverbrauch.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftAls Open-Source-Modell bietet BAGEL Code- und Modellzugang mit aktiver Unterstützung durch die Community für eine einfache Anpassung und Optimierung.

Für wen BAGEL gedacht ist

• Ersteller von InhaltenDesigner, Künstler und Werbetreibende, die hochwertige Bilder, Videos oder kreative Designs erstellen müssen.
• EntwicklerSoftwareentwickler und Ingenieure, die multimodale Funktionen (z. B. Bilderzeugung, Videoverarbeitung) in ihre Projekte integrieren möchten.
• ForschungsmitarbeiterForscher, die sich auf die Bereiche multimodales Lernen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spezialisiert haben.
• ErzieherinLehrkräfte und Bildungseinrichtungen, die ihren Schülern komplexe Konzepte anhand von Bildern oder Videos vermitteln müssen.
• GeschäftskundeUnternehmen in den Bereichen E-Commerce, Werbung, Unterhaltung und anderen Branchen, die die Benutzerfreundlichkeit oder die Effizienz der Inhaltserstellung verbessern müssen.