梦想播种2.0：字节跳动的创新之作，双语图像生成新纪元

在人工智能领域的新篇章中，字节跳动携手前沿科技，隆重推出“梦想播种2.0”——一款划时代的原生中英双语图像生成模型。这不仅仅是一次技术的迭代，更是跨语言视觉创意的革命性突破。梦想播种2.0以其独特的能力，能够理解并融合中文与英文的语境精髓，创造出既具视觉冲击力又跨越语言界限的图像作品。它标志着我们步入了一个新的时代，其中，艺术、技术与多语言文化无缝交织，为设计师、创作者乃至每一个全球用户提供了前所未有的创作工具。这一模型的诞生，不仅展现了字节跳动在AI领域的深厚积累，更预示着未来内容创造的无限可能，让想象无国界，创意自由飞翔。

　　

字节跳动豆包团队全新发布的seeDream2.0，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。seedream2.0运用glyph-alignedbyt5模型实现灵活的字符级文本渲染，并通过scaledrope技术支持未训练分辨率的图像生成。

　　

　　

Seedream2.0核心功能：

　　

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　　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。 　　

Seedream2.0技术架构：

　　

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Seedream2.0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-AlignedByT5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，Seedream2.0还支持与SeedEdit等指令式图像编辑模型的无缝衔接。 　　

Seedream2.0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。

　　

Seedream2.0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Seedream2.0，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。

　　

Seedream2.0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: 　　arXiv技术论文: 　　

以上就是Seedream2.0—字节豆包推出的原生中英双语图像生成模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！