BAGEL - 字节跳动推出的开源多模态基础模型
BAGEL是什么
BAGEL是字节跳动开源的多模态基础模型,拥有140亿参数,其中70亿为活跃参数。模型基与混合变换器专家架构(MoT),用两个独立的编码器分别捕捉图像的像素级和语义级特征,支持高效处理图像、文本、视频等多种模态数据。BAGEL支持文本到图像生成、图像编辑、视频帧预测等功能,模型性能在多模态理解基准测试中超越多个顶级开源模型,如Qwen2.5-VL和InternVL-2.5等。BAGEL基于海量多模态标记数据进行预训练,涵盖语言、图像、视频和网络数据,能学习到广泛的多模态特征和模式。模型适用内容创作、三维场景生成和用户交互体验等场景,为多模态应用提供强大的技术支持。

BAGEL的主要功能
- 图像与文本融合理解:理解图像和文本之间的关系,实现精准匹配。
- 视频内容理解:分析视频中的动态信息和语义内容。
- 텍스트를 이미지로 생성:根据文本描述生成高质量图像。
- 图像编辑与修改:对现有图像进行自由形式的编辑。
- 视频帧预测:基于前几帧预测视频的未来帧。
- 三维场景理解与操作:识别和操作三维物体。
- 世界导航:在三维环境中进行路径规划和导航。
- 跨模态检索:根据文本检索图像或视频。
- 多模态融合任务:融合不同模态的数据生成综合结果。
BAGEL的官网地址
- 项目官网::https://bagel-ai.org/
- Github仓库::https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
- HuggingFace模型库::https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL
- 技术论文::https://arxiv.org/pdf/2505.14683
- 在线体验Dem::https://demo.bagel-ai.org/
如何使用BAGEL
- Hugging Face模型库访问::
- 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仓库访问::
- 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")
BAGEL的核心优势
- 强大的多模态理解能力:基于双编码器设计,BAGEL支持同时捕捉图像的像素级和语义级特征,实现对多模态数据的全面理解。
- 高质量的生成能力:根据文本描述生成高质量图像,支持自由形式的图像编辑,满足复杂创意需求。
- 先进的技术架构:基于专家混合机制和标记化处理,结合海量数据预训练,提升模型的效率和性能。
- 广泛的应用场景:适用内容创作、三维场景生成、可视化学习、创意广告生成和用户交互体验等多个领域。
- 高效训练与优化:基于混合精度训练和分布式训练,显著提高训练效率,减少资源消耗。
- 开源与社区支持:作为开源模型,BAGEL提供代码和模型访问权限,拥有活跃的社区支持,便于用户定制和优化。
BAGEL的适用人群
- 内容创作者:需要生成高质量图像、视频或进行创意设计的设计师、艺术家和广告商。
- 开发者:希望在项目中集成多模态功能(如图像生成、视频处理)的软件开发者和工程师。
- 研究人员:专注于多模态学习、人工智能和机器学习领域的科研人员。
- 教育工作者:需要将复杂概念通过图像或视频展示给学生的教师和教育机构。
- 企业用户:在电商、广告、娱乐等行业中,需要提升用户体验或内容创作效率的企业。
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