字节跳动Seed团队正式发布了Seedream3.0文生图模型的技术报告。这一模型在性能上实现了重大提升，是一个原生高分辨率、支持中英双语的图像生成基础模型，在分辨率、生图结构准确性等多方面取得突破，与上一版本相比优势显著。
Seedream3.0在不同维度上的表现。本图各维度数据以最佳指标为参照系，已进行归一化调整。
在功能亮点上，Seedream3.0可原生2K直出，无需后处理就能输出高分辨率图像，满足多种场景需求;出图速度极快，仅需3秒，极大提升创作效率;小字生成和文本排版效果得到优化，解决了业界难题，具备商业级图文设计能力;美感和结构进一步提升，指令遵循性增强，出图更具感染力。
技术实现方面，Seedream3.0从多个维度进行了创新。数据优化上，通过图像缺陷感知扩充数据集，采用视觉语义协同采样策略和自研图文检索系统改进数据分布。
预训练阶段，使用跨模态旋转位置编码加强文字渲染能力，借助多分辨率混合训练实现2K图像直出，并采用新的损失函数提升训练效果。后训练RLHF阶段，设计多粒度美感描述，拓展奖励模型规模，提升模型性能。在推理加速上，采用一致性噪声预测和平稳采样过程，利用重要时间步采样加速模型蒸馏训练，实现1K分辨率生图端到端仅需3秒。
目前，Seedream3.0已在豆包、即梦等平台全量开放。在权威竞技场Artificial Analysis的打榜中，它与众多知名文生图模型竞争，一度排名第一，尤其在海报设计与创意生成方面表现突出。
未来，Seedream团队计划在更高效的结构设计、提升模型智能化水平、探索数据和模型的Scaling现象等方向深入研究，致力于推动视觉生成领域的发展。
Arxiv:https://arxiv.org/abs/2504.11346
技术呈现页:https://team.doubao.com/tech/seedream3_0
