Seedream 2.0：字节跳动推出的中英双语图像生成基础模型

Seedream 2.0简介

Seedream 2.0 是由字节跳动 Seed Vision 团队开发的先进中英双语图像生成基础模型。该模型针对现有图像生成模型的局限性进行了优化，解决了模型偏差、文本渲染能力不足以及对中国文化细节理解不足等问题。通过自研的大型语言模型（LLM）作为文本编码器，Seedream 2.0 能够直接从海量中英文数据中学习，生成高保真图像，并准确表达文化内涵。它还引入了 Glyph-Aligned ByT5 模型用于灵活的字符级文本渲染，并通过多阶段的后训练优化，进一步提升了模型的整体能力。Seedream 2.0 在提示遵循、美学、文本渲染和结构正确性等多个维度表现出色，其输出与人类偏好的高度一致性在 ELO 得分中得到了充分体现。

Seedream 2.0主要功能

1. 双语文本到图像生成：Seedream 2.0 能够根据中英文提示生成高质量图像，支持复杂的场景描述和文化细节，适用于创意设计、艺术创作和广告设计等领域。
2. 文本渲染能力：模型支持中英文字符级文本渲染，能够生成包含文字的图像，如海报、标志和艺术字体设计，尤其在中文文本渲染方面表现出色。
3. 文化细节理解：通过自研的双语大型语言模型（LLM），Seedream 2.0 能够深度理解中国文化特色，生成具有文化内涵的图像，如传统服饰、建筑和节日场景。
4. 指令驱动的图像编辑：模型可扩展为基于指令的图像编辑工具（如 SeedEdit），根据用户指令对现有图像进行修改，同时保持图像的一致性和高质量。
5. 高分辨率图像生成：通过后训练优化和细化器（Refiner）模块，Seedream 2.0 能够生成高分辨率图像，适用于商业和艺术用途。

Seedream 2.0技术原理

1. 自研双语大型语言模型（LLM）：模型采用自研的 LLM 作为文本编码器，支持中英文双语，能够直接从海量数据中学习文化细节和语言风格，提升图像生成的准确性和文化适应性。
2. 扩散模型架构：基于扩散模型的架构，Seedream 2.0 使用变分自编码器（VAE）将图像编码为潜在空间表示，并通过扩散变换器（DiT）进行生成，支持复杂的图像结构和细节。
3. 字符级文本渲染技术：应用了 Glyph-Aligned ByT5 模型，实现字符级文本的精确渲染，支持多语言和复杂字体风格的生成，尤其在中文字符渲染方面表现出色。
4. 后训练优化：包括持续训练（CT）、监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），通过多轮优化提升模型在美学、结构正确性和人类偏好一致性方面的表现。
5. 分辨率泛化能力：引入缩放的旋转位置嵌入（Scaling RoPE），使模型能够适应不同分辨率的图像生成，提升其在多场景下的泛化能力。
6. 指令对齐的图像编辑：通过因果扩散框架和迭代优化策略，Seedream 2.0 能够将扩散模型转化为指令驱动的图像编辑工具，实现对图像的灵活修改和优化。

Seedream 2.0应用场景

1. 创意设计与广告制作：快速生成创意海报、广告图像和品牌标志，支持多语言和复杂文本渲染，满足不同市场的需求。
2. 艺术创作与绘画：根据艺术风格或主题描述生成绘画作品，帮助艺术家探索创意灵感或直接生成艺术图像。
3. 影视与游戏设计：生成影视场景、角色设计或游戏背景，支持复杂场景和文化元素的定制，提升创作效率。
4. 教育与文化展示：生成具有中国文化特色的图像，如传统节日、历史场景或古代建筑，用于教育展示或文化推广。
5. 产品设计与包装：根据产品描述生成包装设计、产品外观或宣传图，支持多语言文本渲染，满足国际化需求。
6. 建筑设计与可视化：快速生成建筑外观、室内设计或城市景观图，支持不同风格和文化背景的建筑表现。

Seedream 2.0项目入口

• 项目主页：https://team.doubao.com/zh/tech/seedream
• arXIv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.07703