标题：字节跳动开源创新模型BAGEL：引领统一多模态理解和生成新潮流
随着人工智能技术的不断发展，多模态理解和生成成为了研究的热点。近日，字节跳动 Seed 团队宣布开源统一多模态理解和生成模型BAGEL，该模型支持文本、图像和视频的统一理解和生成，引起了广泛关注。
BAGEL基于大语言模型进行训练，具备基础的推理和对话能力，能够处理图像和文本的混合输入，并以混合格式输出。这种模型的特点在于其能够将文本、图像和视频等多模态数据融合在一起进行处理，从而实现对不同类型数据的统一理解和生成。BAGEL在生成高质量、逼真的图像、视频或图文交错的内容方面表现出色，这为其在图像编辑、风格迁移和世界建模等任务中提供了强大的支持。
BAGEL还引入了长思维链COT（Chain-of-Thought）模式，模型在生成之前可先“思考”。这种模式使得BAGEL能够更好地捕捉复杂的视觉运动，并在图像编辑上更为高效。此外，BAGEL还具备世界模型的基础能力，可实现世界导航、未来帧预测、3D世界生成等更具挑战性的任务，并进行不同角度的旋转或视角切换。这些能力使得BAGEL在各类真实场景和游戏、艺术作品、卡通动画等场景中都能实现导航。
BAGEL的出色表现不仅仅体现在图像编辑上，其在风格迁移方面的能力也令人印象深刻。基于同一人物形象进行图像编辑，BAGEL可以实现多种风格迁移，如将一张图片的风格切换至不同场景中。这种能力在数字艺术、创意设计和广告创意等领域具有广泛的应用前景。
值得一提的是，BAGEL还具备世界模型的基础能力，这使得它能够实现更为复杂和灵活的世界建模任务。例如，通过BAGEL，我们可以实现世界导航、未来帧预测和3D世界生成等任务。这些能力使得BAGEL在虚拟现实、游戏开发和科幻文学等领域具有巨大的应用潜力。
此外，BAGEL还具有较强的泛化能力，不仅在各类真实场景中表现出色，还能应对游戏、艺术作品和卡通动画等复杂场景。这种泛化能力使得BAGEL能够适应更为广泛的应用场景，为未来的智能交互和数字艺术创作提供了新的可能性。
综上所述，字节跳动开源创新模型BAGEL引领了统一多模态理解和生成的新潮流。作为一种强大的多模态理解和生成模型，BAGEL在图像编辑、风格迁移和世界建模等领域表现出色，具有广泛的应用前景。未来，我们期待BAGEL能够在更多的应用场景中发挥其优势，推动人工智能技术的发展。
参考文献：
1. arXiv:2505.14683
2. ByteDance-Seed/BAGEL GitHub 代码
3. 字节跳动 Seed 团队论文："引领统一多模态理解和生成新潮流"
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