Seedream2.0图像生成模型技术细节曝光今日，豆包大模型团队发布文生图技术报告，首次将Seedream2.0图像生成模型的技术细节公之于众，涉及数据构建、预训练框架、后训练RLHF等环节。
服务用户与优势尽显自2024年12月初在豆包APP和即梦上线后，Seedream2.0已服务上亿C端用户，还受专业设计师青睐。与主流模型相比，它解决了文本渲染不佳、对中国文化理解不足等问题，在中英文双语理解等方面全面提升。
评测表现出色 通过Bench -240评测基准测试，Seedream2.0在英文提示词生成内容的结构合理性、文本理解准确性上优势明显；中文生成与渲染文字可用率达78%，完美响应率为63%，远超其他模型。
数据预处理创新在技术实现的预处理环节，以“知识融合”为核心构建框架。四维数据架构平衡质量与多样性，智能标注引擎实现三级认知进化，工程化重构提高处理效率，提升了模型理解和识别能力。
预训练阶段突破预训练阶段聚焦双语理解与文字渲染。原生双语对齐方案打破语言视觉界限，双模态编码融合系统兼顾文本语义和字体字形，三重升级DiT架构并引入QK -Norm和Scaling ROPE技术，提升训练稳定性，实现多分辨率图像生成。
后训练RLHF优化后训练RLHF过程中，开发优化系统，从多维度偏好数据体系、三个不同奖励模型、反复学习驱动模型进化三方面着手，有效提升模型性能，奖励模型表现分数值稳步上升。
未来展望此次技术报告发布彰显团队决心。未来，团队将探索创新技术，提升模型性能边界，深入研究强化学习优化机制，持续分享技术经验，推动行业发展。技术展示页：https://team.doubao.com/tech/seedream；技术报告：https://arxiv.org/pdf/2503.07703
