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文生图领域权威的字节追平第三方榜单Artificial Analysis竞技场发布消息称，字节跳动Seed团队图像生成模型Seedream 3.0综合性能已追平文生图SOTA模型GPT-4o，字节追平稳定超越Recraft V3、字节追平WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20mats%20for%20sale%20near%20meIdeogram、字节追平Imagen 3、字节追平Midjourney V6.1等模型，字节追平进入全球第一梯队。字节追平

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Seedream 3.0是字节近日发布的新一代文生图主力模型，目前已在即梦、字节追平WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91crane%20mats%20for%20sale%20near%20me豆包等平臺全量開放。字節追平據Seedream 3.0技術報告，字節追平Seedream3.0是字節追平一個原生高分辨率、支持中英雙語的圖像生成基礎模型，無需后處理即可實現?2K?分辨率圖像直出，適配多比例場景，同時針對小字體高保真生成、多行文本排版等業界難題，模型也取得了突破性的效果表現。

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值得一提的是，Seedream 3.0在3秒左右即可快速生成1K分辨率的高品质内容，相比之下，业界同类模型生成该分辨率内容的耗时基本在10秒以上，而此前文生图SOTA模型GPT-4o平均耗时为77秒。

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圖注：Seedream3.0?技術報告中評測結果

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豆包大模型团队推文介绍称，Seedream3.0研发始于2024年末，通过调研设计师等群体的实际需求，团队不仅将图文匹配、结构、美感等行业共识性指标纳入攻坚方向，同时，也将挑战小字生成与复杂文本排版、2K高清直出、快速图片生成等难题作为核心目标。

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針對2K分辨率、多尺寸圖像直出能力實現，團隊借助了Transformers?架構對變長輸入序列的靈活處理能力，在從?512x512?到2048x2048?的多種分辨率和不同長寬比上混合訓練，讓模型實現不經過額外深加工的高清直出，同時也支持多種分辨率輸出。

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為支持快速生成高品質圖像，模型采用自研推理加速算法，依靠一致性噪聲預測，疊加重要時間步采樣，最終實現對模型的無損加速。在保障圖文匹配、美學質量、結構準確度等指標的前提下，Seedream 3.0?生成1K分辨率圖像僅需?3?秒。

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图注：Seedream3.0输出图像细节丰富，蝴蝶绒毛根根分明

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Seedream3.0还大幅提升了小字体高保真生成、多行文本语义排版表现，满足设计师对海报设计的需求。团队在预训练阶段，引入跨模态旋转位置编码，补足传统方法模态特征对齐短板，进一步加强了文字渲染能力。

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图注：Seedream3.0模型可完成小字生成、多行文本排版，并兼顾画面美感

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據Seedream團隊介紹，相比此前2.0版本，Seedream 3.0?在數據和RLHF階段也使用了全新方案。團隊采用缺陷感知的訓練策略，使有效數據集擴充超過20%，同時設計了精準的美感描述維度，并進一步拓展RLHF獎勵模型，使Seedream 3.0?具備多維度質量判別能力，綜合性能大幅提升。

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图注：Seedream3.0在美感等方面较2.0进一步提升

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Seedream团队表示，“新模型在海报创作、生成效率、结构与美感等方面取得了明显进步，但在生成可用性、美感与结构、智能化方面仍有提升空间。”

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据了解，未来，团队计划探索更高效的结构设计，包括构建效果更好、成本更低、生成更快的文生图模型，并进一步拓展模型对世界知识的理解，赋予模型交织生成等能力。同时，团队也计划探索数据、模型量级、奖励模型等维度的Scaling现象，将认知积累应用于下一代模型中。

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Seedream 3.0?技術報告：https://arxiv.org/abs/2504.11346

Seedream 3.0?官方網頁：https://team.doubao.com/zh/tech/seedream3_0

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