BAGEL - Modèle de base multimodale open source lancé par Wordpress

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。
• Génération d'images à partir de textes：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

• 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
• 在线体验Dem: :https://demo.bagel-ai.org/

如何使用BAGEL

• Hugging Face模型库访问: :
  • 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)

• GitHub仓库访问: :
  • 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")

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。
• Architecture technologique avancée：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。
• Large éventail de scénarios d'application：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。
• Source ouverte et soutien de la communauté：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

• créateur de contenu：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。
• développeurs：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。
• chercheur：专注于多模态学习、人工智能和机器学习领域的科研人员。
• éducateur：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。
• utilisateur professionnel：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。