Seedream

Seedream 4.0 · Rodzina: Seedream

Model text-to-image ByteDance (Seed): wersja 4.0 (2025) łączy generowanie i edycję, 2K/4K, natywna dwujęzyczność ZH/EN, ~1,4 s na obraz 2K.

✓ Aktywny✓ Publiczny dostępModel generowania obrazówModel multimodalny📁 Seedream

Data premiery

1 września 2025

🏢ByteDanceProducent

Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud

Przegląd

Seedream to model generowania obrazów z tekstu (text-to-image) opracowany przez zespół Seed w ByteDance. Najnowsza generacja, Seedream 4.0, została udostępniona we wrześniu 2025 r. i łączy w jednej, zunifikowanej architekturze generowanie oraz edycję obrazów.

Seedream 4.0 generuje obrazy w rozdzielczości 2K i 4K z elastycznymi proporcjami, jest natywnie dwujęzyczny (chiński i angielski, z wysokiej jakości renderowaniem tekstu w obrazach) i działa ponad 10× szybciej niż Seedream 3.0 — obraz 2K powstaje w ok. 1,4 sekundy.

Model wykorzystuje architekturę transformera dyfuzyjnego (diffusion transformer) z wydajnym enkoderem VAE. Obsługuje zadania multimodalne: generowanie na podstawie wiedzy, spójność względem referencji, komponowanie wielu obrazów oraz edycję sterowaną referencją.

Seedream jest dostępny m.in. w aplikacjach Doubao i Dreamina oraz przez API Volcano Engine (ByteDance). To model własnościowy; wcześniejsze generacje to Seedream 2.0 i Seedream 3.0.

Klasyfikacja

Model generowania obrazówModel multimodalny

Rodzina: Seedream

Zastosowania

Generowanie obrazów Edycja obrazów Kreacja reklamowa Generowanie treści

Dostęp i wdrożenie

APIHostowane

Chmura

Wagi: Zamknięte

Kluczowe parametry

📥 Wejście: tekst, obraz

Specyfikacja techniczna

Licencja

Proprietary

Wymagania sprzętowe

Model hostowany (chmura); generuje obraz 2K w ok. 1,4 s. Dostępny przez aplikacje ByteDance i API Volcano Engine.

Modalności

⬇ Wejście (Input)

textimage

⬆ Wyjście (Output)

image

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu

Generowanie obrazów z tekstu

Generowanie obrazu z opisu tekstowego (promptu). Model interpretuje polecenie w języku naturalnym i tworzy nową, spójną wizualizację od zera — bez obrazu wejściowego.

Kategoria: vision

Edycja obrazów

Modyfikacja istniejącego obrazu na podstawie instrukcji tekstowej lub bezpośrednich adnotacji: usuwanie obiektów, zmiana stylu, dodawanie elementów, uzupełnianie fragmentów (inpainting/outpainting), zachowując tożsamość osób i spójność sceny.

Kategoria: vision

Generowanie z referencjami

Tworzenie obrazów w oparciu o wskazane wcześniej referencje wizualne — konkretną postać, styl artystyczny, produkt, przestrzeń — z zachowaniem podobieństwa i cech charakterystycznych.

Kategoria: vision

Renderowanie tekstu w obrazach

Generowanie obrazów zawierających czytelny, poprawnie pisany tekst — infografiki, plakaty, karty menu, kody QR, napisy w wybranym stylu graficznym. Kluczowa zdolność odróżniająca modele nowej generacji od wczesnych generatorów.

Kategoria: vision

Łączenie wielu obrazów referencyjnych

Inteligentne łączenie wielu obrazów wejściowych w jedną spójną kompozycję — np. wstawienie osoby z jednego zdjęcia w scenerię z drugiego, komponowanie postaci z różnych źródeł, tworzenie kolaży zachowujących styl.

Kategoria: vision

Dziedziny zastosowań

Generowanie obrazów Edycja obrazów Kreacja reklamowa Generowanie treści

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)

DMDiffusion Model DIDiT VAVAE TRTransformer

Techniki trenowania (Training Techniques)

PRPretraining RLRLHF

Źródła i powiązane strony

3 źródła

WebByteDance Seed — Seedream 4.0seed.bytedance.com RaportSeedream 4.0: Toward Next-generation Multimodal Image Generation (arXiv:2509.20427)arxiv.org WebByteDance Seedseed.bytedance.com

Przeglądaj powiązane tematy

📁 Seedream 🌐 Generowanie obrazów 🌐 Edycja obrazów 🌐 Kreacja reklamowa 🌐 Generowanie treści 🧠 Diffusion Model 🧠 DiT 🧠 VAE Wszystkie modele image generation model Wszystkie modele multimodal model