Seed1.5-VL 問世：字節跳動的視覺語言新突破，60項測試奪38冠
在人工智能領域，多模態大模型正逐漸成為推動技術發展的關鍵力量。隨著對復雜場景理解需求的增加，能夠同時處理視覺和語言信息的模型變得尤為重要。字節跳動Seed團隊推出的Seed1.5-VL模型，以其高效、強大的多模態理解和推理能力，為這一領域帶來了新的突破。
一、項目概述
Seed1.5-VL是由字節跳動Seed團隊開發的視覺語言多模態大模型，旨在推進通用多模態理解和推理能力。該模型由一個5.32億參數的視覺編碼器和一個激活參數規模達200億的混合專家（MoE）大語言模型組成，通過創新的架構和訓練方法，在60個公開評測基準中的38個上取得了最佳表現，展現了其在視覺理解、語言處理以及兩者結合的多模態任務中的卓越性能。其高效的推理成本和強大的功能使其成為多模態領域的一個重要里程碑。
二、技術架構
（一）模型組件
Seed1.5-VL由三個核心組件構成：SeedViT視覺編碼器、MLP適配器和大語言模型。SeedViT用于對圖像和視頻進行編碼，支持多種分辨率的圖像輸入，并通過原生分辨率變換最大限度保留圖像細節。MLP適配器將視覺特征投射為多模態token，而大語言模型則用于處理多模態輸入并執行推理。這種架構設計使得模型能夠有效地結合視覺和語言信息，實現復雜的多模態任務。
（二）視頻處理策略
在視頻處理方面，Seed1.5-VL提出了動態幀分辨率采樣策略，能夠根據視頻內容的復雜性和任務需求動態調整采樣幀率和分辨率。這一策略不僅提高了處理效率，還確保了模型能夠捕捉到視頻中的關鍵信息。此外，為了增強模型對時間信息的感知能力，每幀圖像前都引入了時間戳標記，進一步提升了視頻理解的準確性。
三、主要功能
（一）2D 圖像理解
Seed1.5-VL 能夠對二維圖像進行深入的理解和分析，能夠精準識別出圖像中的物體類別、位置以及它們之間的空間關系，并且可以對圖像的場景、氛圍、風格等進行細致的描述。無論是簡單的日常物品圖片，還是復雜的藝術作品或專業領域的圖像資料，它都可以快速準確地提取圖像內容的語義信息。
（二）3D 物體理解
該模型支持對三維物體的識別和理解，可應用于虛擬現實、增強現實等領域，為用戶提供更豐富的交互體驗，幫助模型更好地理解物體的空間關系和結構。它能夠根據二維圖像推斷出物體的三維形狀、尺寸和朝向，甚至可以對物體在三維空間中的運動軌跡進行預測。
（三）視頻內容解析
Seed1.5-VL 可以分析視頻中的動作、情感、場景等信息，為視頻內容推薦、廣告投放等提供依據，同時在視頻摘要、視頻問答等任務中表現出色。它能夠實時理解視頻中的動態變化，捕捉關鍵幀和重要情節，生成簡潔而準確的視頻摘要，幫助用戶快速了解視頻的核心內容。
（四）多模態推理
結合視覺和語言信息，Seed1.5-VL 能夠進行復雜的推理任務，例如根據圖像和文本描述判斷場景或物體的屬性，解決視覺謎題等，展現了強大的多模態推理能力。當給定一張包含多種食材的廚房圖片和一段描述烹飪步驟的文字時，它可以推斷出最終可能 dishes 的名稱和口味特點；
（五）交互式代理任務
在以GUI 控制和游戲玩法為代表的交互式代理任務中，Seed1.5-VL 表現出色，能夠更好地理解和響應用戶的指令，為開發智能交互系統提供了有力支持。它可以精確識別和操作圖形用戶界面中的各種元素，如按鈕、菜單、圖標等，實現高效的人機交互。比如在智能辦公軟件中，它可以根據用戶的語音或文字指令自動完成一系列復雜的操作，提高工作效率；在游戲領域，它可以作為智能游戲伙伴，理解游戲規則和玩家意圖，與玩家進行實時互動和協作，增強游戲的趣味性和挑戰性。
四、應用場景
（一）圖像識別
在電子商務領域，Seed1.5-VL 能夠對商品圖片進行精準識別和分類，幫助用戶快速找到所需商品，同時為商家提供更高效的圖像管理方案。它還可以實現對商品瑕疵、真偽的鑒別，降低消費者購買到不合格產品的風險。在安防監控方面，該模型可以實時分析監控攝像頭拍攝的圖像，快速識別出可疑人員、車輛以及異常行為，及時發出警報并采取相應的安全措施，為社會安全保駕護航。
（二）視頻內容分析
媒體和娛樂行業可以利用Seed1.5-VL 分析視頻內容，實現精準的內容推薦和廣告投放，提升用戶體驗和商業價值。通過對用戶觀看歷史和視頻內容特征的綜合分析，它能夠為每個用戶提供更符合其興趣和偏好的視頻推薦列表，提高用戶的觀看時長和粘性。
（三）自動駕駛
Seed1.5-VL 能夠識別和解析道路上的車輛、行人、交通標志等信息，為自動駕駛系統提供可靠的視覺支持，增強自動駕駛的安全性和可靠性。它可以實時感知車輛周圍環境的變化，準確預測其他交通參與者的行動軌跡，為自動駕駛車輛的決策系統提供準確的數據輸入，從而做出更加安全合理的駕駛決策。
例如，在復雜的城市交通環境中，Seed1.5-VL 可以有效識別出突然橫穿馬路的行人或非機動車，并及時發出預警信號，使自動駕駛車輛能夠迅速采取制動或避讓措施，避免交通事故的發生。此外，它還可以協助自動駕駛車輛進行高精度的地圖定位和路徑規劃，提高自動駕駛的導航精度和效率。
（四）機器人視覺
為機器人和無人設備提供視覺識別和導航功能，幫助機器人更好地理解周圍環境，實現自主導航和任務執行。在物流倉儲領域，Seed1.5-VL 可以引導機器人進行貨物的分揀、搬運和入庫等操作，提高物流效率和準確性。在家庭服務機器人方面，它可以實現對家庭環境的智能感知，幫助機器人完成清潔、整理、照顧老人兒童等任務，為人們的生活提供更加便捷的服務。同時，在工業巡檢、農業監測等領域的機器人應用中，Seed1.5-VL 也能夠發揮重要作用，通過對現場環境的圖像分析，及時發現問題并反饋給控制中心，實現智能化的無人值守作業。
五、測評表現
Seed1.5-VL在多個公開基準測試中取得了優異的成績，展現了其強大的性能。在60個公開評測基準中的38個上取得了最佳表現，其中包括19項視頻基準測試中的14項和7項GUI代理任務中的3項。
六、快速使用
（一）API調用
Seed1.5-VL已經部署在火山引擎上，用戶可以通過API接口快速使用該模型。首先需要在火山引擎上申請API_KEY，然后通過以下代碼示例進行調用：
import requests
api_key = "your_api_key"
url = "https://api.volcanoengine.com/seed1.5-vl"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
data = {"image": "image_url", "text": "your_text"}
response = requests.post(url, headers=headers, jsnotallow=data)
print(response.json())（二）Gradio Demo
為了方便用戶快速體驗Seed1.5-VL的功能，項目還提供了Gradio Demo。用戶可以通過以下鏈接訪問在線或離線的Gradio Demo：
在線Gradio Demo：
https://huggingface.co/spaces/seed1.5-vl
離線Gradio Demo
# 克隆代碼
git clone https://github.com/ByteDance-Seed/Seed1.5-VL.git
cd Seed1.5-VL/GradioDemo
# 安裝依賴
pip install gradio decord torchvision
pip install httpx==0.23.3
# 啟動APP
API_KEY="..." python app.py通過Gradio Demo，用戶可以上傳圖像和文本，快速查看模型的輸出結果，感受Seed1.5-VL的強大功能。
七、結語
Seed1.5-VL作為字節跳動Seed團隊推出的一款高效多模態視覺語言大模型，在視覺理解、語言處理以及多模態任務中展現了卓越的性能。其創新的技術架構、強大的功能和廣泛的應用場景使其成為多模態領域的一個重要里程碑。期待未來Seed1.5-VL在更多領域發揮更大的作用，推動多模態技術的發展和應用。
八、項目地址
官方網站：https://seed.bytedance.com/zh/tech/seed1_5_vl
GitHub倉庫：https://github.com/ByteDance-Seed/Seed1.5-VL
技術報告：?https://arxiv.org/pdf/2505.07062
本文轉載自?????小兵的AI視界?????，作者：AGI小兵
