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【读代码】BAGEL:统一多模态理解与生成的模型

一、项目概览

1.1 核心定位

BAGEL是字节跳动推出的开源多模态基础模型,具有70亿激活参数(140亿总参数)。该模型在统一架构下实现了三大核心能力:

  • 多模态理解:在MME、MMBench等9大评测基准中超越Qwen2.5-VL等主流模型
  • 文本生成图像:生成质量媲美SD3等专业生成模型
  • 智能图像编辑:支持自由格式编辑、多视角合成等复杂场景

1.2 技术亮点

  • MoE架构:采用混合专家架构的Transformer(Mixture-of-Transformer-Experts)
  • 双编码设计:同时提取像素级(VAE)和语义级(ViT)图像特征
  • Next Token预测范式:统一语言和视觉token的生成目标

在这里插入图片描述

http://www.dtcms.com/a/210539.html

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