BAGEL

BAGEL工具信息

什么是BAGEL？

BAGEL是由字节跳动Seed团队开发的一个开源统一多模态模型，采用Apache 2.0许可证。该模型旨在实现先进的图像和文本理解、生成、编辑以及导航功能。BAGEL的能力可与GPT-4o和Gemini 2.0等专有系统相媲美。它支持微调和蒸馏，并可以灵活部署在任何环境中。通过其原生的多模态架构，BAGEL能够提供精确、准确且逼真的输出，满足多种复杂任务的需求。

如何使用BAGEL？

用户可以通过BAGEL的统一多模态接口与模型进行交互。该接口支持图像和文本输入，并以混合格式输出结果。用户可以进行多轮对话，生成高保真图像和视频帧，执行图像编辑，应用风格迁移，导航虚拟环境，并通过提供提示与模型互动。BAGEL的组合能力和思维模式使其能够处理复杂的任务，并通过推理增强生成和编辑效果。

BAGEL的核心功能

• 统一多模态模型
• 图像/文本理解
• 图像/文本生成（逼真图像、视频帧）
• 图像编辑（保留视觉身份和细节）
• 风格迁移
• 导航（在多种环境中）
• 组合能力（多轮对话）
• 思维模式（通过推理增强生成和编辑）
• 基于大型语言模型初始化的预训练
• 专家混合变换器架构（MoT）

BAGEL的使用案例

1. 描述和理解图像（例如，"告诉我这个图片的内容"）
2. 根据文本提示生成逼真图像（例如，"三瓶古董玻璃魔法药水的照片"）
3. 在保留细节的情况下编辑图像（例如，"他蹲下并抚摸一只狗的头"）
4. 转换图像风格（例如，"换成3D动画风格"）
5. 导航和与虚拟环境互动（例如，"在0.40秒后向前移动"）
6. 与模型进行多轮对话，进行组合推理（例如，为一只玩偶创造口号）
7. 使用"思维"模式优化提示，以获得详细和连贯的视觉输出

来自BAGEL的常见问题

• 什么是BAGEL？
• BAGEL的核心能力是什么？
• BAGEL与其他模型相比如何？
• BAGEL是什么时候发布的？

BAGEL公司信息

BAGEL的公司名字：ByteDance

BAGEL Github

BAGEL Github链接：https://github.com/bytedance-seed/BAGEL

BAGEL数据分析

BAGEL的数据分析功能提供了对模型性能和输出的深入洞察，帮助用户优化使用体验。