BAGEL - 워드프레스에서 출시한 오픈 소스 멀티모달 기본 모델

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BAGEL이란 무엇인가요?

바젤은 바이트댄스에서 오픈소스로 제공하는 멀티모달 기본 모델로, 140억 개의 파라미터가 있으며 이 중 70억 개가 활성화되어 있습니다. 이 모델은 두 개의 독립 인코더로 이미지의 픽셀 수준과 의미 수준 특징을 캡처하는 혼합 트랜스포머 전문가 아키텍처(MoT)를 기반으로 하며 이미지, 텍스트, 비디오 및 기타 멀티모달 데이터의 효율적인 처리를 지원합니다.BAGEL은 텍스트-이미지 생성, 이미지 편집, 비디오 프레임 예측 등을 지원합니다. 모델 성능은 Qwen2.5 등 멀티모달 이해 벤치마크에서 여러 상위 오픈 소스 모델보다 뛰어납니다. -BAGEL은 언어, 이미지, 비디오 및 네트워크 데이터를 포함하는 대규모 멀티모달 레이블 데이터에 대해 사전 학습되며 광범위한 멀티모달 특징과 패턴을 학습할 수 있습니다. 이 모델은 콘텐츠 제작, 3D 장면 생성, 사용자 인터랙션 경험과 같은 시나리오에 적합하며 멀티모달 애플리케이션에 대한 강력한 기술 지원을 제공합니다.

BAGEL의 주요 기능

이미지 및 텍스트 융합 이해정확한 매칭을 위해 이미지와 텍스트의 관계를 이해합니다.
비디오 콘텐츠 이해동영상 내 동적 정보 및 의미론적 콘텐츠를 분석합니다.
텍스트를 이미지로 생성텍스트 설명을 기반으로 고품질 이미지를 생성합니다.
이미지 편집 및 수정기존 이미지의 자유 형식 편집.
비디오 프레임 예측이전 프레임을 기반으로 동영상의 향후 프레임을 예측합니다.
3D 장면 이해 및 조작3차원 물체를 인식하고 조작할 수 있습니다.
월드 내비게이션3D 환경에서의 경로 계획 및 탐색.
교차 모드 검색: 텍스트를 기반으로 이미지 또는 동영상을 검색합니다.
멀티모달 융합 작업다양한 양식의 데이터를 융합하여 통합된 결과를 생성합니다.

BAGEL의 공식 웹사이트 주소

프로젝트 웹사이트::https://bagel-ai.org/
깃허브 리포지토리::https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
허깅페이스 모델 라이브러리::https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL
기술 문서::https://arxiv.org/pdf/2505.14683
온라인 데모 체험::https://demo.bagel-ai.org/

BAGEL 사용 방법

포옹하는 얼굴 모델 라이브러리 액세스::
- 종속성 설치::

pip install transformers

- 모델 로드::

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

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

- 모델 사용::

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

GitHub 리포지토리 액세스::
- 클론 창고::

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

- 종속성 설치::

pip install -r requirements.txt

- 모델 로드::

from bagel_model import BagelModel

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

- 이미지 생성::

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

BAGEL의 핵심 강점

강력한 멀티모달 이해듀얼 인코더 설계를 기반으로 하는 BAGEL은 이미지의 픽셀 수준과 시맨틱 수준의 특징을 동시에 캡처하여 멀티모달 데이터를 포괄적으로 이해할 수 있도록 지원합니다.
고품질 생성 용량텍스트 설명을 기반으로 고품질 이미지를 생성하고 복잡한 크리에이티브 요구에 맞는 자유 형식 이미지 편집을 지원합니다.
고급 기술 아키텍처전문가 혼합 메커니즘과 토큰화 프로세스를 기반으로 하며, 모델의 효율성과 성능을 개선하기 위해 대규모 데이터 사전 학습과 결합합니다.
광범위한 애플리케이션 시나리오콘텐츠 제작, 3D 장면 생성, 시각적 학습, 창의적인 광고 제작, 사용자 인터랙션 경험 등 다양한 분야에 활용 가능.
효율적인 교육 및 최적화혼합 정확도 훈련과 분산 훈련을 기반으로 훈련 효율성을 크게 개선하고 리소스 소비를 줄입니다.
오픈 소스 및 커뮤니티 지원오픈 소스 모델인 BAGEL은 코드와 모델에 대한 액세스를 제공하며 커뮤니티의 적극적인 지원을 통해 쉽게 사용자 정의하고 최적화할 수 있습니다.