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字節(jié)推出統(tǒng)一多模態(tài)模型 BAGEL,GPT-4o 級的圖像生成能力直接開源了!

人工智能 新聞
字節(jié)推出的 BAGEL 是一個(gè)開源的統(tǒng)一多模態(tài)模型,他們直接開源了GPT-4o級別的圖像生成能力。

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字節(jié)推出的 BAGEL 是一個(gè)開源的統(tǒng)一多模態(tài)模型,他們直接開源了GPT-4o級別的圖像生成能力。(輕松拿捏“萬物皆可吉卜力”玩法~)??梢栽谌魏蔚胤綄ζ溥M(jìn)行微調(diào)、提煉和部署,它以開放的形式提供與 GPT-4o 和 Gemini 2.0 等專有系統(tǒng)相當(dāng)?shù)墓δ?,通過能夠?qū)崿F(xiàn)精確、準(zhǔn)確和逼真的輸出的原生多模態(tài)架構(gòu)解鎖有用且有價(jià)值的圖像生成。

效果展示

聊天

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BAGEL 是一個(gè)統(tǒng)一的生成和理解模型,它基于大型語言模型進(jìn)行初始化預(yù)訓(xùn)練,從而為其提供了推理和對話的基礎(chǔ)能力。BAGEL 可以處理圖像和文本的混合格式輸入和輸出。

生成效果

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BAGEL 已基于大規(guī)模交錯(cuò)視頻和網(wǎng)頁數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,使其能夠生成高保真、逼真的圖像、視頻幀或交錯(cuò)的圖文內(nèi)容。交錯(cuò)數(shù)據(jù)經(jīng)過適當(dāng)?shù)膶R,能夠構(gòu)建自然的多模態(tài)思維鏈,使模型能夠生成視覺輸出。

編輯

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通過對交錯(cuò)視頻片段進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,BAGEL 能夠自然地學(xué)習(xí)保留視覺特征和精細(xì)細(xì)節(jié),同時(shí)還能捕捉視頻中復(fù)雜的視覺運(yùn)動(dòng),從而高效地進(jìn)行圖像編輯。憑借源自視覺語言模型的強(qiáng)大推理能力,BAGEL 的智能編輯能力輕松超越了基礎(chǔ)編輯任務(wù)。

風(fēng)格轉(zhuǎn)換

憑借對視覺內(nèi)容和風(fēng)格的深刻理解,BAGEL 可以輕松地將圖像從一種風(fēng)格轉(zhuǎn)換為另一種風(fēng)格,甚至可以將其轉(zhuǎn)換為完全不同的風(fēng)格,只需使用最少的對齊數(shù)據(jù)即可。

作品

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BAGEL 從視頻、網(wǎng)絡(luò)和語言數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)廣泛的知識和能力,使其能夠進(jìn)行推理、建模物理動(dòng)態(tài)、預(yù)測未來幀等等——所有這些都通過統(tǒng)一的多模態(tài)界面實(shí)現(xiàn)。憑借其組合能力,BAGEL 可以無縫地進(jìn)行多輪對話。

相關(guān)鏈接

  • 主頁:https://bagel-ai.org/
  • 論文:https://arxiv.org/abs/2505.14683
  • 模型:https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT

方法

BAGEL 采用混合 Transformer-專家 (MoT) 架構(gòu),以最大限度地提升模型從豐富多樣的多模態(tài)信息中學(xué)習(xí)的能力。遵循同樣的容量最大化原則,它利用兩個(gè)獨(dú)立的編碼器來捕捉圖像的像素級和語義級特征。整體框架遵循“下一組標(biāo)記預(yù)測”范式,其中模型被訓(xùn)練為預(yù)測下一組語言或視覺標(biāo)記作為壓縮目標(biāo)。

圖片

BAGEL 通過對涵蓋語言、圖像、視頻和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的數(shù)萬億個(gè)交錯(cuò)多模態(tài)標(biāo)記進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練、持續(xù)訓(xùn)練和監(jiān)督微調(diào)來擴(kuò)展 MoT 的容量。它在標(biāo)準(zhǔn)理解和生成基準(zhǔn)上超越了開放模型,并展示了先進(jìn)的上下文多模態(tài)能力,例如自由格式圖像編輯、未來幀預(yù)測、3D 操作、世界導(dǎo)航和序列推理。

圖片隨著我們擴(kuò)展 BAGEL 的預(yù)訓(xùn)練,添加更多多模態(tài)標(biāo)記,我們觀察到理解、生成和編輯任務(wù)的性能持續(xù)提升。不同的能力在不同的訓(xùn)練階段顯現(xiàn)——多模態(tài)理解和生成能力出現(xiàn)較早,隨后是基礎(chǔ)編輯能力,而復(fù)雜的智能編輯能力則在后期顯現(xiàn)。這種階段性進(jìn)展表明了一種新興模式,即高級多模態(tài)推理建立在完善的基礎(chǔ)技能之上。消融研究進(jìn)一步表明,將 VAE 與 ViT 特征相結(jié)合可以顯著提升智能編輯能力,這凸顯了視覺語義語境在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜多模態(tài)推理方面的重要性,并進(jìn)一步支持了其在高級能力涌現(xiàn)中的作用。

基準(zhǔn)

理解

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責(zé)任編輯:張燕妮 來源: AIGC Studio
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