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Seedream 2.0— 字节豆包推出的原生中英双语图像生成模型

来源:互联网 更新时间:2025-03-19 14:24

字节跳动豆包团队全新发布的seedream 2.0,是一款原生中英双语图像生成模型,有效解决了现有模型在文本渲染和文化理解方面的不足。它采用自研双语大语言模型(llm)作为文本编码器,能够直接从海量数据中学习本土知识,从而生成兼具文化细节和审美表达的高保真图像。seedream 2.0运用glyph-aligned byt5模型实现灵活的字符级文本渲染,并通过scaled rope技术支持未训练分辨率的图像生成。

Seedream 2.0核心功能:

  • 强大的双语能力: 精准理解并遵循中英文指令,生成符合不同语言文化语境的图像。
  • 卓越的文本渲染: 显著降低文字出错率,字体更自然美观,尤其擅长国风元素的图像生成。
  • 多分辨率生成: 基于升级的DiT架构,支持各种分辨率,包括未经训练的尺寸。
  • RLHF优化: 通过自研奖励模型和反馈学习算法,提升图像文本匹配度、美学效果、结构准确性和文本渲染质量。

Seedream 2.0技术架构:

Seedream 2.0 的技术优势体现在数据预处理、模型预训练和模型后训练三个阶段:

  • 数据预处理: 精心构建高质量数据集,涵盖多种描述类型,并进行严格的数据清洗和质量控制。
  • 模型预训练: 采用扩散变换器(DiT)、自研双语LLM和Glyph-Aligned ByT5模型,确保模型的双语理解和文本渲染能力。
  • 模型后训练: 通过持续训练(CT)、监督微调(SFT)、RLHF和提示工程(PE)等技术,不断优化模型性能,并使用细化器提升图像分辨率和细节。 此外,Seedream 2.0 还支持与SeedEdit等指令式图像编辑模型的无缝衔接。

Seedream 2.0的性能在提示遵循、美感、文本渲染和结构准确性方面均表现优异,其输出结果与人类偏好高度吻合。

Seedream 2.0访问方式及应用场景:

用户可通过豆包或即梦官方网站访问Seedream 2.0,输入详细的提示词,选择生成模式和参数,即可生成图像。开发者也可通过API接口进行调用。

Seedream 2.0 的应用场景广泛,包括海报设计、社交媒体内容创作、视频内容制作、绘画创作、教学辅助以及游戏场景生成等。

相关链接:

  • 项目官网: https://www.php.cn/link/ba855911ee51cc2a48d2e6e26659138f
  • arXiv技术论文: https://www.php.cn/link/ba855911ee51cc2a48d2e6e26659138f

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