BAGEL - мультимодальная базовая модель с открытым исходным кодом, созданная на Wordpress

Что такое BAGEL?

BAGEL - это мультимодальная базовая модель с открытым исходным кодом от ByteDance с 14 миллиардами параметров, из которых 7 миллиардов активны. Модель основана на экспертной архитектуре Mixed Transformer Expert Architecture (MoT), которая захватывает особенности изображения на уровне пикселей и семантики с помощью двух независимых кодеров и поддерживает эффективную обработку изображений, текста, видео и других мультимодальных данных. BAGEL поддерживает генерацию текста в изображение, редактирование изображений, предсказание кадров видео и т. д. Производительность модели превосходит несколько лучших моделей с открытым исходным кодом в бенчмарках мультимодального понимания, таких как Qwen2.5 -BAGEL предварительно обучен на массивных мультимодальных маркированных данных, охватывающих язык, изображения, видео и сетевые данные, и способен изучать широкий спектр мультимодальных особенностей и паттернов. Модели подходят для таких сценариев, как создание контента, генерация 3D-сцен и взаимодействие с пользователем, обеспечивая мощную техническую поддержку для мультимодальных приложений.

Основные функции БАГЕЛЯ

• Понимание слияния изображений и текстов: Понимание взаимосвязи между изображениями и текстом для точного сопоставления.
• Понимание видеоконтента: Анализ динамической информации и семантического содержания в видео.
• Генерация текста в изображение: Создание высококачественных изображений на основе текстовых описаний.
• Редактирование и изменение изображений: Свободное редактирование существующих изображений.
• Предсказание видеокадров: Прогнозирует будущие кадры видео на основе предыдущих.
• Понимание 3D-сцен и работа с ними: Распознавать и манипулировать трехмерными объектами.
• Мировая навигацияПланирование траектории и навигация в трехмерной среде.
• кросс-модальный поиск: Получение изображений или видео на основе текста.
• Задача мультимодального слиянияСлияние данных из различных модальностей для получения интегрированных результатов.

Адрес официального сайта BAGEL

• Веб-сайт проекта::https://bagel-ai.org/
• Репозиторий Github::https://github.com/bytedance-seed/BAGEL
• Библиотека моделей HuggingFace::https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL
• Технические документы::https://arxiv.org/pdf/2505.14683
• Опыт Дема онлайн::https://demo.bagel-ai.org/

Как использовать BAGEL

• Модель обнимающихся лиц Доступ к библиотеке::
  • Установка зависимостей::

pip install transformers

• • Модели для погрузки::

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

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

• • Использование модели::

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

• Доступ к репозиторию GitHub::
  • склад клонов::

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

• • Установка зависимостей::

pip install -r requirements.txt

• • Модели для погрузки::

from bagel_model import BagelModel

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

• • Создание изображений::

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

Основные преимущества BAGEL

• Мощное мультимодальное понимание: Основанный на двойном кодере, BAGEL поддерживает одновременный захват особенностей изображения на уровне пикселей и на семантическом уровне для достижения комплексного понимания мультимодальных данных.
• Высококачественный генеративный потенциал: Генерируйте высококачественные изображения на основе текстовых описаний и поддерживайте редактирование изображений в произвольной форме для решения сложных творческих задач.
• Передовая технологическая архитектура: Основан на экспертном механизме смешивания и процессе токенизации, в сочетании с предварительным обучением на массивных данных для повышения эффективности и производительности модели.
• Широкий спектр сценариев применения: Применяется в различных областях, таких как создание контента, создание 3D-сцен, визуальное обучение, создание креативной рекламы и опыт взаимодействия с пользователями.
• Эффективное обучение и оптимизация: Основанная на обучении со смешанной точностью и распределенном обучении, она значительно повышает эффективность обучения и снижает потребление ресурсов.
• Открытый исходный код и поддержка сообщества: Будучи моделью с открытым исходным кодом, BAGEL предоставляет доступ к коду и модели с активной поддержкой сообщества для легкой настройки и оптимизации.

Для кого предназначен BAGEL

• создатель контента: Дизайнеры, художники и рекламодатели, которым необходимо создавать высококачественные изображения, видео или креативные проекты.
• разработчики: Разработчики программного обеспечения и инженеры, которые хотят интегрировать мультимодальную функциональность (например, генерацию изображений, обработку видео) в свои проекты.
• научный сотрудник: Исследователи, специализирующиеся в области мультимодального обучения, искусственного интеллекта и машинного обучения.
• педагог: Преподавателям и учебным заведениям, которым необходимо представить сложные концепции учащимся с помощью изображений или видео.
• бизнес-пользователь: Предприятиям электронной коммерции, рекламы, индустрии развлечений и других отраслей, которым необходимо повысить эффективность работы с пользователями или эффективность создания контента.