Heute veröffentlichte das Doubao Big Model -Team den technischen Bericht mit Wensheng Bild offiziell, in dem die technischen Details des Modells von SeedReam 2.0 zum ersten Mal enthüllt wurden. Dieser Bericht deckt den gesamten Prozess der Datenkonstruktion, des Vorausbildungsrahmens und des RLHF nach der Ausbildung ab und markiert einen großen Durchbruch auf dem Gebiet der literarischen und biografischen Grafiken. Der Start von SeedReam 2.0 ließ zweifellos einen "Blockbuster" in der Branche fallen und erregte weit verbreitete Aufmerksamkeit.
Seit der Einführung der Doulbao-App und der Zhimeng-Plattform Anfang Dezember 2024 hat SeedReam2.0 Hunderte Millionen von C-End-Nutzern bedient und von professionellen Designern hoch gelobt. Im Vergleich zu Mainstream -Modellen wie Ideogramm 2.0 und Midjourney V6.1 hat SeedReam 2.0 in vielen Aspekten signifikante Verbesserungen erzielt. Es löst nicht nur das Problem der schlechten Textrevision, sondern stärkt auch das Verständnis der chinesischen Kultur, was das zweisprachige Verständnis, die Ästhetik und die Anweisungen in Chinesisch und Englisch umfassend verbessert.
Während des Benchmark-Tests von Bench-240 ist SeedReam2.0 in der strukturellen Rationalität des Inhalts, das durch englische schnelle Wörter erzeugt wird, und der Genauigkeit des Textverständnisses besonders hervorragend. In Bezug auf die chinesische Erzeugung und das Rendern des Textes erreichte seine Verfügbarkeitsrate 78%und die perfekte Rücklaufquote von bis zu 63%, weit über andere Modelle in der Branche und demonstrierten deren leistungsstarken Fähigkeiten bei der mehrsprachigen Verarbeitung.
In Bezug auf die technische Implementierung hat das Doubao Big Model -Team viele Innovationen gemacht. Im Prozess der Datenvorverarbeitung erstellte das Team einen Rahmen mit "Wissensintegration" als Kern und ausgewogene Datenqualität und Wissensdiversität durch eine vierdimensionale Datenarchitektur. Die intelligente Annotation-Engine hat eine kognitive Entwicklung von drei Ebenen erreicht und die Verständnis- und Erkennungsfunktionen des Modells erheblich verbessert, während die technische Rekonstruktion die Effizienz der Datenverarbeitung erheblich verbessert hat.
Während der Vorausbildung konzentrierte sich das Team speziell auf das zweisprachige Verständnis und die Renderung des Textes. Durch das zweisprachige Ausrichtungsschema der nativen Ausrichtung hat das Team die LLM fein und baute einen dedizierten Datensatz auf, wodurch die dimensionale Wand zwischen Sprache und Vision erfolgreich gebrochen wurde. Das zweimodale Codierungsfusionssystem ermöglicht es dem Modell, Textsemantik und Schriftglyphen zu berücksichtigen, während die Triple-Upgraded DIT-Architektur QK-Norm- und Skalierungsseiltechnologien einführt, was die Stabilität des Trainings verbessert und die Generierung von Multi-Auflösungsbildern realisiert.
Während des RLHF-Prozesses nach dem Training entwickelte das Team ein Optimierungssystem, beginnend mit drei Aspekten: mehrdimensionales Präferenzdatensystem, drei verschiedene Belohnungsmodelle und wiederholtes Lernen, um die Modellentwicklung voranzutreiben und die Leistung des Modells effektiv zu verbessern. Die Leistungsbewertungswerte verschiedener Belohnungsmodelle haben in der Iteration stetig zugenommen, was die führende Position von Seedream2.0 im Bereich der Bilderzeugung weiter demonstriert.
Die Veröffentlichung dieses technischen Berichts zeigt nicht nur die Entschlossenheit des Doubao Big Model -Teams, die Entwicklung der Bildgenerierungstechnologie zu fördern, sondern bietet der Branche auch wertvolle technische Erfahrung. In Zukunft wird das Team weiterhin innovative Technologien erforschen, die Modellleistunggrenzen für die Modellleistung verbessern, eingehende Forschung zu Mechanismen für Verstärkungslernoptimierungsoptimierungsmechanismen durchführen und die energische Entwicklung der Bildgenerierungstechnologie unterstützen.
Wenn Sie an den technischen Details von SeedReam2.0 interessiert sind, können Sie die Seite der technischen Anzeige besuchen: [https://team.doubao.com/tech/seedream weibliche als [https://arxiv.org/pdf/2503.07703 weibliche(https://arxiv.org/pdf/2503.07703).