BAGEL - Modelo de base multimodal de código abierto lanzado por Wordpress

¿Qué es BAGEL?

BAGEL es un modelo base multimodal de código abierto de ByteDance con 14.000 millones de parámetros, de los cuales 7.000 millones están activos. El modelo se basa en la Arquitectura Experta de Transformación Mixta (MoT), que captura las características a nivel de píxel y a nivel semántico de una imagen con dos codificadores independientes, y admite el procesamiento eficiente de imágenes, texto, vídeo y otros datos multimodales. BAGEL es compatible con la generación de texto a imagen, la edición de imágenes y la predicción de fotogramas de vídeo, etc. El rendimiento del modelo supera el de varios modelos de código abierto de referencia en comprensión multimodal, como Qwen2.5. -BAGEL está preentrenado en datos etiquetados multimodales masivos, que abarcan datos de lenguaje, imagen, vídeo y red, y es capaz de aprender una amplia gama de características y patrones multimodales. Los modelos son adecuados para escenarios como la creación de contenidos, la generación de escenas 3D y la experiencia de interacción con el usuario, proporcionando un potente soporte técnico para aplicaciones multimodales.

Principales funciones de BAGEL

• Comprensión de la fusión de imágenes y textos: Comprender la relación entre imágenes y texto para una correspondencia precisa.
• Comprensión de contenidos de vídeo: Análisis de la información dinámica y el contenido semántico de los vídeos.
• Generación de texto a imagen: Genera imágenes de alta calidad a partir de descripciones textuales.
• Edición y modificación de imágenesEdición libre de imágenes existentes.
• Predicción de fotogramas de vídeoPredice los fotogramas futuros de un vídeo basándose en los fotogramas anteriores.
• Comprensión y manipulación de escenas 3D: Reconocer y manipular objetos tridimensionales.
• Navegación mundialPlanificación de trayectorias y navegación en un entorno 3D.
• búsqueda intermodal: Recupera imágenes o vídeos a partir de un texto.
• Tarea de fusión multimodalFusión de datos de distintas modalidades para generar resultados integrados.

Dirección del sitio web oficial de BAGEL

• Página web del proyecto::https://bagel-ai.org/
• Repositorio Github::https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
• Biblioteca de modelos HuggingFace::https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL
• Documentos técnicos::https://arxiv.org/pdf/2505.14683
• Experiencia Dem en línea::https://demo.bagel-ai.org/

Cómo utilizar BAGEL

• Modelo de cara abrazada Acceso a la biblioteca::
  • Instalación de dependencias::

pip install transformers

• • Modelos de carga::

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

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

• • Utilización del modelo::

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

• Acceso al repositorio GitHub::
  • almacén de clones::

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

• • Instalación de dependencias::

pip install -r requirements.txt

• • Modelos de carga::

from bagel_model import BagelModel

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

• • Generación de imágenes::

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

Puntos fuertes de BAGEL

• Potente comprensión multimodalBAGEL: Basado en un diseño de doble codificador, BAGEL admite la captura simultánea de características a nivel de píxel y a nivel semántico de una imagen para lograr una comprensión exhaustiva de los datos multimodales.
• Capacidad generativa de alta calidad: Genere imágenes de alta calidad basadas en descripciones de texto y admita la edición de imágenes de forma libre para necesidades creativas complejas.
• Arquitectura tecnológica avanzadaModelo basado en el mecanismo de mezcla de expertos y el proceso de tokenización, combinado con el preentrenamiento masivo de datos para mejorar la eficacia y el rendimiento del modelo.
• Amplia gama de aplicaciones: Aplicable a diversos campos como la creación de contenidos, la generación de escenas 3D, el aprendizaje visual, la generación de anuncios creativos y la experiencia de interacción con el usuario.
• Formación y optimización eficacesEl sistema de formación distribuida, basado en la formación de precisión mixta, mejora significativamente la eficacia de la formación y reduce el consumo de recursos.
• Código abierto y apoyo comunitarioComo modelo de código abierto, BAGEL proporciona acceso al código y al modelo con el apoyo activo de la comunidad para facilitar la personalización y la optimización.

Para quién es BAGEL

• creador de contenidos: Diseñadores, artistas y publicistas que necesitan generar imágenes y vídeos de alta calidad o realizar diseños creativos.
• desarrolladoresDesarrolladores de software e ingenieros que deseen integrar funciones multimodales (por ejemplo, generación de imágenes o procesamiento de vídeo) en sus proyectos.
• investigador: Investigadores especializados en los campos del aprendizaje multimodal, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• educador: Profesores e instituciones educativas que necesitan presentar conceptos complejos a los alumnos a través de imágenes o vídeos.
• usuario empresarialEmpresas de comercio electrónico, publicidad, entretenimiento y otros sectores que necesitan mejorar la experiencia del usuario o la eficacia en la creación de contenidos.