简介
BAGEL 是 ByteDance-Seed 发布的开源统一多模态基础模型与工具箱，支持图像/视频与文本的联合训练、理解和生成任务。项目提供训练、评估与部署脚本，以及官方示例与模型权重，适合研究基线验证与工程原型开发。
主要特性
- 统一的多模态预训练与微调流水线，覆盖理解与生成场景。
- 提供训练/评估脚本、预训练权重与模型导出，支持 Hugging Face、Gradio 等生态集成。
- 在多项基准上展示领先的理解与生成性能，并提供详细的复现实验说明。
使用场景
- 多模态基准测试、模型对比与学术研究复现。
- 文本引导的图像生成与图像编辑任务。
- 工程原型与演示（包含官方 demo 与 Hugging Face Space）。
技术特点
- 基于 PyTorch 实现，采用 Mixture-of-Transformer-Experts 等架构设计以提升容量与效率。
- 支持大规模训练、量化与推理优化，包含训练指南与评估工具链。
- 提供丰富的模型与数据处理脚本，便于扩展和集成到下游任务。