التقرير التقني لـ Seedream 3.0

على مستوى البيانات، قمنا بمضاعفة مجموعة البيانات باستخدام نموذج تدريب يراعي العيوب وإطار أخذ عينات البيانات التعاوني ثنائي المحور. علاوة على ذلك، اعتمدنا العديد من التقنيات الفعالة مثل تدريب الدقة المختلطة، وتقنية RoPE عبر الوسائط المتعددة، وفقدان محاذاة التمثيل، وأخذ عينات الخطوة الزمنية الواعية بالدقة في مرحلة ما قبل التدريب. خلال مرحلة ما بعد التدريب، استخدمنا تسميات توضيحية جمالية متنوعة في SFT، ونموذج مكافأة قائم على VLM مع توسيع النطاق، مما يحقق مخرجات تتوافق جيدًا مع تفضيلات البشر. علاوة على ذلك، يعد Seedream 3.0 رائدًا في نموذج تسريع جديد. من خلال توظيف توقعات ضوضاء متسقة وأخذ عينات الخطوة الزمنية الواعية بالأهمية، حققنا تسريعًا بمقدار 4 إلى 8 مرات مع الحفاظ على جودة الصورة. يُظهر Seedream 3.0 تحسينات كبيرة مقارنة بـ Seedream 2.0: فهو يعزز القدرات العامة، خاصة في عرض النصوص بالأحرف الصينية المعقدة، وهو أمر مهم لإنشاء طباعة احترافية. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يوفر إخراجًا أصليًا عالي الدقة (يصل إلى 2K)، مما يتيح له إنشاء صور ذات جودة بصرية عالية.