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license: apache-2.0
base_model: ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT
tags:
  - image-editing
  - multimodal
  - bagel
  - reasoning
  - rl
library_name: bagel
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## 压缩包一览

| 文件 | 体积（约） | 内容 | 主权重 / 关键产物 |
|------|-----------|------|-------------------|
| [`Bagel_caption_thinking.tar.gz`](https://huggingface.co/wyjlu/Youtu-SFT/resolve/main/Bagel_caption_thinking.tar.gz) | ~54 GB | **SFT 工程**：Nano250K Reasoning Edit 监督微调代码、配置、脚本 | `results/250K/checkpoints/0000500/`（**step 500**） |
| [`R3_odd_data_1K.tar`](https://huggingface.co/wyjlu/Youtu-SFT/resolve/main/R3_odd_data_1K.tar) | ~72 GB | **理解侧 RL**：仅优化文本推理/理解，不反传图像生成 | `ckpt-000350`（`online_rl_und8k_edit_7p6k`） |
| [`R3_odd_data_1K-img-extract.tar`](https://huggingface.co/wyjlu/Youtu-SFT/resolve/main/R3_odd_data_1K-img-extract.tar) | ~59 GB | **生成侧**：优化扩散图像编辑，MoT 理解支路 detach | `ckpt-000150`（`pairscore_remix_scope_gate`） |
| [`Bagel_eval.tar`](https://huggingface.co/wyjlu/Youtu-SFT/resolve/main/Bagel_eval.tar) | ~25 GB | **评测工程**：ImgEdit / 理解 benchmark 脚本、benchmark 数据、历史评测结果 | 无训练权重；含 `eval/`、`scripts/eval/`、`results/` |

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## 各包说明

### 1. `Bagel_caption_thinking.tar.gz` — SFT

- **任务**：before 图 + 编辑指令 → target caption + thinking → after 图
- **数据**：V2-Nano250K（257,730 条）
- **基座**：[BAGEL-7B-MoT](https://huggingface.co/ByteDance-Seed/BAGEL-7B-MoT)
- **解压**：

```bash
tar -xzf Bagel_caption_thinking.tar.gz
cd Bagel_caption_thinking
```

- **详细文档**：包内 `README_SFT.md`

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### 2. `R3_odd_data_1K.tar` — 理解侧 RL

- **任务**：`skip_image_gen=True`，`reward_fn=entity_diff_vlm`，仅训理解/文本 CoT
- **基座**：SFT step-500
- **数据**：`Und8K-Edit-7.6K.tar`（~7.6K 编辑对，包内另附）
- **解压**：

```bash
hf download wyjlu/Youtu-SFT R3_odd_data_1K.tar
tar -xf R3_odd_data_1K.tar
tar -xf R3_odd_data_1K/Und8K-Edit-7.6K.tar -C R3_odd_data_1K/data/rl_train/
```

- **详细文档**：包内 `README_RL_understanding.md`

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### 3. `R3_odd_data_1K-img-extract.tar` — 生成侧 RL

- **任务**：`skip_image_gen=False`，`train_generation_only=True`，`reward_fn=edit_pair_score_vlm`
- **基座**：理解侧 RL ckpt（训练时）；归档权重为 **ckpt-150**（评测常用）
- **数据**：`Und8K-Edit-7.6K.tar`（~7.6K 编辑对，包内另附）
- **解压**：

```bash
hf download wyjlu/Youtu-SFT R3_odd_data_1K-img-extract.tar
tar -xf R3_odd_data_1K-img-extract.tar
tar -xf R3_odd_data_1K-img-extract/ThinkEdit-ge7-weakuniq-plus-new-add.tar \
  -C R3_odd_data_1K-img-extract/data/rl_train/
export THINKEDIT_DATA_ROOT="$(pwd)/R3_odd_data_1K-img-extract/data/rl_train/ThinkEdit-ge7-weakuniq-plus-new-add"
```

- **详细文档**：包内 `README_RL_generation.md`

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### 4. `Bagel_eval.tar` — 评测

- **内容**：BAGEL 模型在 ImgEdit、BLINK、CVBench、POPE 等 benchmark 上的评测脚本与结果
- **主要目录**：
  - `eval/vlm/`、`eval/gen/` — 评测代码与 benchmark 数据
  - `scripts/eval/` — 统一启动脚本（如 `run_imgedit_ckpt000150.sh`、`run_eval_vlm.sh`）
  - `results/` — 各次评测推理输出
- **解压**：

```bash
hf download wyjlu/Youtu-SFT Bagel_eval.tar
tar -xf Bagel_eval.tar
cd eval   # 包内顶层目录名
```

- **说明**：不含训练权重；评测时需自行指定 `MODEL_PATH` / `BAGEL_ROOT`

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## 训练链路关系

```
BAGEL-7B-MoT
    ↓  Bagel_caption_thinking（SFT step-500）
    ↓  R3_odd_data_1K（理解侧 RL → ckpt-350）
    ↓  R3_odd_data_1K-img-extract（生成侧 RL → ckpt-150）
    ↳  Bagel_eval（各阶段 checkpoint 评测）
```

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## 通用说明

- 所有 RL 包内 checkpoint **已剥离 optimizer**，仅含 `ema.safetensors` + config + tokenizer
- RL 训练需外部 VLM reward 服务，启动前设置 `MASTER_ADDR`、`REWARD_SERVER_URLS` 等（见各包 README）
- 下载示例：

```bash
pip install -U huggingface_hub
hf download wyjlu/Youtu-SFT <文件名>
```

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## Citation

```bibtex
@misc{ye2026understandingvsgenerationnavigating,
      title={Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models},
      author={Sen Ye and Mengde Xu and Shuyang Gu and Di He and Liwei Wang and Han Hu},
      year={2026},
      eprint={2602.15772},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2602.15772},
}
```