豆包文生图技术报告发布！数据处理、预训练、RLHF全流程公开

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中文综合能力同样突出，其生成与渲染文字可用率达 78%，完美响应率为 63%，高于业界目前其他模型。

注：面向中文提示词，Seedream 2.0 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。

以下将从数据预处理、预训练、后训练维度介绍模型技术细节。

1. 深度融合知识的数据预处理框架

生成式 AI 技术，正从规模至上的 “暴力美学” ，向满足特定要求的 “精准智能” 转变，与之同步，数据预处理也演变为复杂的系统工程。

面对百亿量级的中英多模态数据，Seedream 2.0 团队构建了以 “知识融合” 为核心的预处理框架，从以下三个方面实现技术突破。

• 四维数据架构，实现质量与知识的动态平衡

传统图像生成模型训练数据筛选常面临 “质量-规模” 的两难抉择，数据量级是模型能力的基础，但大规模数据构建，往往伴随质量下滑，进而影响模型表现。

为此，团队创新设计了四维拓扑网络，突破单一模态限制。该架构包含四个数据层：

1）优质数据层： 精选高分辨率、知识密度强的数据（如科学图解、艺术创作），奠定质量基础；

2）分布维持层： 采用双层级降采样策略，从数据源维度对头部平台等比降维，从语义维度通过 10 万级细粒度聚类维持多样性；

3）知识注入层： 构建 3 万+ 名词和 2000+ 动词分类体系，结合百亿级跨模态检索，为数据注入文化特征；

4）定向增强层： 建立 “缺陷发现-数据补充-效果验证” 闭环，优化动作序列、反现实生成等场景。

这一架构有效平衡了数据质量与知识多样性，为模型训练提供坚实的数据支撑。

• 智能标注引擎：三级认知进化

传统标注的 Caption 系统受单模态理解局限，对图像内容描述不够全面精准。团队在其基础上，实现了智能标注引擎的三级认知进化，提升模型理解、识别能力。

首先，构建分层描述体系，通过短、长和特殊场景 Caption 结合，实现多维度、多层级精准图片描述，既能捕捉图像核心内容，又能提供丰富细节与艺术解释。

其次，建立文化专有名词映射库，实现跨语言对齐，将中英文生成质量差异压缩至 2% 以内，提升模型在多语言环境下表现。

最后，引入动态质检机制，利用 LLM 进行预筛选，通过 Badcase 驱动 prompt 模板迭代，优化描述质量，确保数据质量与可靠性。

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