Seedream 2.0

Seedream 2.0 – 字节豆包推出的原生中英双语图像生成模型

Seedream 2.0 是字节跳动豆包大模型团队推出的一款原生中英双语图像生成模型，旨在弥补现有模型在文本呈现和文化理解上的不足。该模型利用自研的双语大语言模型（LLM）作为文本编码器，能够从海量数据中学习本土文化，生成具备准确文化细节和美学表现的高保真图像。

Seedream 2.0是什么

Seedream 2.0 是字节跳动豆包大模型团队发布的一款中英双语图像生成模型，专注于解决当前模型在文本渲染和文化理解方面的缺陷。通过自研的双语大语言模型（LLM）作为文本编码器，Seedream 2.0 能够从大量数据中提取本土知识，生成具有文化细节与审美表达的高保真图像。同时，模型应用了 Glyph-Aligned ByT5 进行灵活的字符级文本渲染，并通过 Scaled ROPE 技术实现对未训练分辨率的泛化。

Seedream 2.0

Seedream 2.0的主要功能

强大的双语理解能力：支持中英文指令的精准理解与执行，能够生成体现文化微妙差异的中文或英文美学表达图像，突破语言与视觉之间的壁垒。
卓越的文本渲染能力：显著降低文字崩溃现象，字体变化展现自然且美观，尤其在国风图案与元素的生成中，能够输出高质量结果。
多分辨率生成能力：借助三重优化的 DiT 架构，实现多分辨率生成及训练稳定性的提升，支持生成未训练过的图像尺寸和多种分辨率。
基于人类反馈的强化学习（RLHF）优化：利用自研的奖励模型与反馈学习算法，提升模型在图像文本对齐、美学、结构正确性及文本渲染等方面的综合表现。

Seedream 2.0的技术原理

数据预处理
- 数据组成：精心策划的预训练数据包括高质量数据对、分布维持数据、知识注入数据及针对性补充数据。
- 数据清洗：通过多阶段过滤方法，确保数据的高质量和相关性。
- 主动学习引擎：优化图像分类器，确保训练数据集的优质。
- 图像标注：生成通用标题与专业标题，涵盖多种描述类型。
- 文本渲染数据：构建大规模视觉文本渲染数据集，以支持文本渲染任务。
模型预训练
- 扩散变换器（DiT）：处理图像和文本标记，采用缩放版二维旋转位置嵌入（Scaling RoPE），支持未训练分辨率的泛化。
- 文本编码器：自研双语大语言模型（LLM），从海量数据中学习本土知识，支持高保真图像生成。
- 字符级文本编码器：应用 Glyph-Aligned ByT5 模型，实现灵活的字符级文本渲染。
模型后训练
- 持续训练（CT）：通过高质量数据集延长训练，提升生成图像的美感。
- 监督微调（SFT）：利用少量高质量图像微调模型，以提升艺术美感。
- 人类反馈对齐（RLHF）：结合偏好数据、奖励模型和反馈学习算法，增强多方面性能。
- 提示工程（PE）：利用微调的 LLM 重写用户提示，以提升生成图像质量。
- 细化器：将基础模型生成的图像放大至更高分辨率，修复可能的结构错误。
指令式图像编辑对齐：Seedream 2.0 能够适应指令式图像编辑模型，如 SeedEdit，实现高质量的图像编辑，同时保持高美感和构图准确性。
性能表现：Seedream 2.0 在提示遵循、美感、文本渲染和结构正确性等方面表现卓越，经过多轮 RLHF 优化，其输出与人类偏好高度一致，ELO 得分优异。

Seedream 2.0的项目地址

项目官网：https://team.doubao.com/zh/tech/seedream
arXIv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.07703

如何使用Seedream 2.0

访问平台使用：可以通过豆包或即梦的官方网站进行访问。
注册/登录：使用账号登录豆包平台。
输入提示词：在图像生成界面输入详细的中英文提示词，描述希望生成的图像内容。
选择生成模式：选择合适的生成模式（如普通生成、高清生成等）。
调整参数：根据需求调整生成参数（如分辨率、风格等）。
生成图像：点击生成按钮，等待模型生成图像。
下载或使用图像：生成的图像可以直接下载或用于进一步编辑。
使用 API 接口
- 获取 API Key：开发者可通过豆包或即梦平台的开发者文档获取 API Key。
- 发送请求：使用 HTTP 请求将提示词和生成参数发送到 Seedream 2.0 的 API 接口。
- 接收响应：API 将返回生成的图像链接，可直接下载或使用这些图像。