ITCOW牛新网 3月12日消息，豆包大模型团队今日发布最新文生图技术报告，详细披露了 Seedream 2.0 图像生成模型的核心技术。报告涵盖数据构建、预训练框架、后训练强化学习（RLHF）等关键流程，并深入解析该模型在中英双语理解、文字渲染、美学表现、分辨率适配等方面的技术突破。
Seedream 2.0 自 2024 年 12 月初在豆包 App 和即梦平台上线以来，已为上亿用户提供服务。与 Midjourney V6.1、Ideogram 2.0、Flux 1.1 Pro 等国际主流模型相比，该模型在文本渲染、中文文化理解及指令遵循能力上表现更优。为全面评估模型性能，豆包团队构建了 Bench-240 评测基准，测试结果表明，Seedream 2.0 在英文语境下的结构合理性及文本理解精准度优于竞品，而在中文文本生成方面，其文字可用率达 78%，完美响应率达 63%，均高于业内平均水平。据 ITCOW牛新网了解，该模型的成功得益于深度优化的数据预处理框架、预训练架构升级以及强化学习机制的引入。
在数据构建环节，Seedream 2.0 采用四维拓扑数据架构，有效平衡数据质量与知识多样性。通过智能标注引擎，该模型实现了分层描述、跨语言对齐及动态质检，进一步提升了对图像内容的理解。此外，团队优化了数据处理流水线，实现 8 倍提速，确保大规模数据高效运作。
在预训练阶段，Seedream 2.0 采用 LLM 驱动的双语对齐方案，使文本语义与视觉特征精准匹配，同时通过 ByT5 融合策略，使模型在文本渲染过程中兼顾语义表达和字体形态。此外，升级后的 DiT 结构增强了多分辨率适配能力，使模型能在不同画幅下保持高质量生成。
后训练环节，Seedream 2.0 通过 RLHF 机制优化模型表现，引入图像文本对齐 RM、美学 RM、文本渲染 RM 三大核心奖励模型，提升了生成内容的文本准确性和美学表现。多轮反馈训练进一步增强了模型在复杂图像生成任务中的竞争力。
综合来看，Seedream 2.0 在多项核心技术上取得突破，显著提升了双语文本渲染、美学表达及跨语言适配能力，未来或将在智能创意工具领域发挥更大影响力。