BAGEL - Modèle de base multimodale open source lancé par Wordpress

Qu'est-ce que le BAGEL ?

BAGEL est un modèle de base multimodal mis à disposition par ByteDance avec 14 milliards de paramètres, dont 7 milliards sont actifs. Le modèle est basé sur l'architecture experte de transformateur mixte (MoT), qui capture les caractéristiques au niveau du pixel et au niveau sémantique d'une image avec deux encodeurs indépendants, et prend en charge le traitement efficace d'images, de textes, de vidéos et d'autres données multimodales.BAGEL prend en charge la génération de texte à partir d'images, l'édition d'images, la prédiction d'images vidéo, etc. -BAGEL est pré-entraîné sur des données multimodales massives étiquetées, couvrant des données de langue, d'image, de vidéo et de réseau, et est capable d'apprendre une large gamme de caractéristiques et de modèles multimodaux. Les modèles sont adaptés à des scénarios tels que la création de contenu, la génération de scènes en 3D et l'expérience d'interaction avec l'utilisateur, fournissant ainsi un support technique puissant pour les applications multimodales.

Principales fonctions du BAGEL

• Compréhension de la fusion d'images et de textesLa recherche d'images : comprendre la relation entre les images et le texte pour une mise en correspondance précise.
• Compréhension du contenu vidéo: Analyse de l'information dynamique et du contenu sémantique dans les vidéos.
• Génération d'images à partir de textesLes images : Générer des images de haute qualité sur la base de descriptions textuelles.
• Édition et modification d'imagesLes images peuvent être modifiées librement.
• Prédiction des images vidéoPrévoit les futures images de la vidéo en fonction des images précédentes.
• Compréhension et manipulation de scènes en 3DReconnaître et manipuler des objets tridimensionnels.
• Navigation mondiale: Planification de trajectoire et navigation dans un environnement 3D.
• recherche multimodale: Récupération d'images ou de vidéos à partir d'un texte.
• Tâche de fusion multimodaleLa fusion de données provenant de différentes modalités afin de générer des résultats intégrés.

Adresse du site officiel de BAGEL

• Site web du projet: :https://bagel-ai.org/
• Dépôt Github: :https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
• Bibliothèque de modèles HuggingFace: :https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL
• Documents techniques: :https://arxiv.org/pdf/2505.14683
• Experience Dem Online: :https://demo.bagel-ai.org/

Comment utiliser le BAGEL

• Accès à la bibliothèque du modèle Hugging Face: :
  • Installation des dépendances: :

pip install transformers

• • Modèles de chargement: :

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

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

• • Utilisation du modèle: :

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

• Accès au dépôt GitHub: :
  • entrepôt de clones: :

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

• • Installation des dépendances: :

pip install -r requirements.txt

• • Modèles de chargement: :

from bagel_model import BagelModel

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

• • Générer des images: :

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

Les points forts de BAGEL

• Une compréhension multimodale puissanteBAGEL : Basé sur une conception à double encodeur, BAGEL prend en charge la capture simultanée des caractéristiques au niveau du pixel et au niveau sémantique d'une image afin de parvenir à une compréhension globale des données multimodales.
• Capacité de génération de haute qualitéLes images : Générer des images de haute qualité sur la base de descriptions textuelles et prendre en charge l'édition d'images de forme libre pour des besoins créatifs complexes.
• Architecture technologique avancéeLe modèle est basé sur un mécanisme de mélange d'experts et un processus de tokenisation, combinés à un pré-entraînement de données massives afin d'améliorer l'efficacité et la performance du modèle.
• Large éventail de scénarios d'applicationLes applications : s'appliquent à une variété de domaines tels que la création de contenu, la génération de scènes en 3D, l'apprentissage visuel, la génération de publicités créatives et l'expérience d'interaction avec l'utilisateur.
• Une formation et une optimisation efficacesIl est basé sur une formation à précision mixte et une formation distribuée, ce qui permet d'améliorer considérablement l'efficacité de la formation et de réduire la consommation de ressources.
• Source ouverte et soutien de la communautéBAGEL : En tant que modèle open source, BAGEL fournit un accès au code et au modèle avec le soutien actif de la communauté pour faciliter la personnalisation et l'optimisation.

À qui s'adresse le BAGEL ?

• créateur de contenuLes concepteurs, les artistes et les publicitaires qui ont besoin de générer des images et des vidéos de haute qualité ou de réaliser des conceptions créatives.
• développeursLes développeurs de logiciels et les ingénieurs qui souhaitent intégrer des fonctionnalités multimodales (par exemple, la génération d'images, le traitement vidéo) dans leurs projets.
• chercheur: Chercheurs spécialisés dans les domaines de l'apprentissage multimodal, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
• éducateurLes enseignants et les établissements d'enseignement qui ont besoin de présenter des concepts complexes aux étudiants par le biais d'images ou de vidéos.
• utilisateur professionnelLes entreprises du commerce électronique, de la publicité, du divertissement et d'autres secteurs qui ont besoin d'améliorer l'expérience de l'utilisateur ou l'efficacité de la création de contenu.