BAGEL - Modelo de base multimodal de código aberto lançado pelo Wordpress

O que é BAGEL?

O BAGEL é um modelo de base multimodal de código aberto da ByteDance com 14 bilhões de parâmetros, dos quais 7 bilhões estão ativos. O modelo é baseado na arquitetura MoT (Mixed Transformer Expert Architecture), que captura recursos de nível de pixel e de nível semântico de uma imagem com dois codificadores independentes e oferece suporte ao processamento eficiente de imagens, textos, vídeos e outros dados multimodais. O BAGEL oferece suporte à geração de texto para imagem, edição de imagens e previsão de quadros de vídeo, etc. O desempenho do modelo supera o de vários modelos de código aberto importantes em benchmarks de compreensão multimodal, como o Qwen2.5 -O BAGEL é pré-treinado em dados rotulados multimodais massivos, abrangendo dados de linguagem, imagem, vídeo e rede, e é capaz de aprender uma ampla variedade de recursos e padrões multimodais. Os modelos são adequados para cenários como criação de conteúdo, geração de cenas em 3D e experiência de interação com o usuário, fornecendo suporte técnico avançado para aplicativos multimodais.

Principais funções do BAGEL

• Compreensão da fusão de imagens e textosCompreensão da relação entre imagens e texto para uma correspondência precisa.
• Compreensão do conteúdo de vídeoAnálise de informações dinâmicas e conteúdo semântico em vídeos.
• Geração de texto para imagemGeração de imagens de alta qualidade com base em descrições textuais.
• Edição e modificação de imagensEdição de forma livre de imagens existentes.
• Previsão de quadros de vídeoPrevisão de quadros futuros do vídeo com base em quadros anteriores: prevê quadros futuros do vídeo com base em quadros anteriores.
• Compreensão e manipulação de cenas 3DReconhecer e manipular objetos tridimensionais: Reconhecer e manipular objetos tridimensionais.
• Navegação mundialPath planning and navigation in a 3D environment (Planejamento de caminho e navegação em um ambiente 3D).
• pesquisa multimodalRecuperação de imagens ou vídeos com base em texto.
• Tarefa de fusão multimodalFusão de dados de diferentes modalidades para gerar resultados integrados.

Endereço do site oficial da BAGEL

• Site do projeto::https://bagel-ai.org/
• Repositório do Github::https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
• Biblioteca do modelo HuggingFace::https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL
• Documentos técnicos::https://arxiv.org/pdf/2505.14683
• Experiência Dem Online::https://demo.bagel-ai.org/

Como usar o BAGEL

• Acesso à biblioteca do modelo Hugging Face::
  • Instalação de dependências::

pip install transformers

• • Modelos de carregamento::

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

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

• • Usando o modelo::

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

• Acesso ao repositório do GitHub::
  • armazém de clones::

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

• • Instalação de dependências::

pip install -r requirements.txt

• • Modelos de carregamento::

from bagel_model import BagelModel

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

• • Geração de imagens::

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

Principais pontos fortes da BAGEL

• Compreensão multimodal avançadaBAGEL: Com base em um design de codificador duplo, o BAGEL suporta a captura simultânea de recursos de nível de pixel e de nível semântico de uma imagem para obter uma compreensão abrangente dos dados multimodais.
• Capacidade geradora de alta qualidadeGeração de imagens de alta qualidade com base em descrições de texto e suporte à edição de imagens de forma livre para necessidades criativas complexas.
• Arquitetura de tecnologia avançadaBaseado no mecanismo de mistura de especialistas e no processo de tokenização, combinado com o pré-treinamento de dados em massa para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo.
• Ampla gama de cenários de aplicaçãoAplica-se a uma variedade de campos, como criação de conteúdo, geração de cenas em 3D, aprendizado visual, geração de anúncios criativos e experiência de interação com o usuário.
• Treinamento e otimização eficientesTreinamento de precisão mista e treinamento distribuído: Com base no treinamento de precisão mista e no treinamento distribuído, ele melhora significativamente a eficiência do treinamento e reduz o consumo de recursos.
• Código aberto e suporte da comunidadeComo um modelo de código aberto, o BAGEL fornece acesso ao código e ao modelo com suporte ativo da comunidade para facilitar a personalização e a otimização.

Para quem é o BAGEL

• criador de conteúdoDesigners, artistas e anunciantes que precisam gerar imagens e vídeos de alta qualidade ou criar designs criativos.
• desenvolvedoresDesenvolvedores de software e engenheiros que desejam integrar a funcionalidade multimodal (por exemplo, geração de imagens, processamento de vídeo) em seus projetos.
• pesquisadorPesquisadores especializados nas áreas de aprendizado multimodal, inteligência artificial e aprendizado de máquina.
• educadorProfessores e instituições educacionais que precisam apresentar conceitos complexos aos alunos por meio de imagens ou vídeos.
• usuário corporativoNegócios em comércio eletrônico, publicidade, entretenimento e outros setores que precisam melhorar a experiência do usuário ou a eficiência da criação de conteúdo.