今日，豆包大模型团队正式发布了文生图技术报告，首次公开了Seedream2.0图像生成模型的技术细节。这一报告涵盖了数据构建、预训练框架、后训练RLHF全流程，标志着文生图领域的一次重大突破。 Seedream2.0的发布无疑在行业内投下了一颗“重磅炸弹”，引起了广泛关注。
自2024年12月初在豆包APP和即梦平台上线以来，Seedream2.0已经服务了上亿C端用户，并受到了专业设计师的高度评价。与Ideogram2.0、Midjourney V6.1等主流模型相比，Seedream2.0在多个方面实现了显着提升。它不仅解决了文本渲染不佳的问题，还加强了对中国文化的理解，使得中英文双语理解、美感和指令遵循等方面得到了全面提升。
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和文本理解准确性上表现尤为突出。在中文生成与渲染文字方面，其可用率达到了78%，完美响应率更是高达63%，远超业界其他模型，展现了其在多语言处理上的强大能力。
在技术实现上，豆包大模型团队进行了多方面的创新。在数据预处理环节，团队构建了以“知识融合”为核心的框架，通过四维数据架构平衡了数据质量与知识多样性。智能标注引擎实现了三级认知进化，显着提升了模型的理解和识别能力，而工程化重构则大幅提高了数据处理的效率。
在预训练阶段，团队特别聚焦于双语理解与文字渲染。通过原生双语对齐方案，团队对LLM进行了微调，并构建了专用数据集，成功打破了语言与视觉之间的次元壁。双模态编码融合系统使模型能够兼顾文本语义和字体字形，而三重升级的DiT架构则引入了QK-Norm和Scaling ROPE技术，提升了训练的稳定性，实现了多分辨率图像的生成。
在后训练RLHF过程中，团队开发了优化系统，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个方面入手，有效提升了模型的性能。不同奖励模型的表现分数值在迭代中稳步上升，进一步证明了Seedream2.0在图像生成领域的领先地位。
此次技术报告的发布，不仅彰显了豆包大模型团队推动图像生成技术发展的决心，也为行业提供了宝贵的技术经验。未来，团队将继续探索创新技术，提升模型性能边界，深入研究强化学习优化机制，助力图像生成技术的蓬勃发展。
如果您对Seedream2.0的技术细节感兴趣，可以访问技术展示页：[https://team.doubao.com/tech/seedream](https://team.doubao.com/tech/seedream) 或下载完整的技术报告：[https://arxiv.org/pdf/2503.07703](https://arxiv.org/pdf/2503.07703)。