智东西 AI 前瞻(公众号:zhidxcomAI)
作者|江宇
编辑|漠影
智东西 AI 前瞻 9 月 9 日报道,今日,字节跳动 Seed 团队正式发布新一代图像创作模型 Seedream 4.0(即梦图片 4.0 模型)。
作为该系列迭代以来的一次整合升级,Seedream 4.0 在一套模型架构中集成了文生图、图像编辑、草图控图、风格迁移等多种能力,并支持最高 4K 分辨率图像生成,现已接入即梦、豆包等平台。
这一版本的发布,恰逢 Google 图像生成模型 Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image)在社交媒体刷屏走红之际。相比之下,Seedream 4.0 也带来了完整的多模态创作能力,不仅支持自定义图像比例、多图融合与复杂结构推理,在中文文字生成、图像清晰度与任务一致性等关键能力上,具备鲜明优势。
在 Seed 团队构建的评测体系中,Seedream 4.0 在文生图与图像编辑两项任务的综合 Elo 评分,已超越 Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image)。
智东西先试了试用它给 VOGUE 二十周年群像封面改风格。在豆包对话页面点击 " 豆包 P 图 ",上传照片,默认模型便是即梦 4.0,输入文字描述,等待近 30 秒,豆包就能一次性生成 2 张符合描述的图片。
我们让它生成了复古港风、未来赛博朋克、洛可可宫廷风、Y2K 千禧辣妹风、极简现代摄影风和古风等风格。从生图效果来看,模型在整体风格还原上表现较好,无论是背景氛围、光影色调,还是人物造型,都能做到较统一的风格转换,不足之处是人脸五官特征出现变形,人名栏也变模糊。
豆包修改的 VOGUE 二十周年群像封面
在初步体验的基础上,智东西进一步参考 Seedream 4.0 官方提出的八类基础能力场景,设计了一组 Prompt,并将同一任务同步交由 Nano Banana 执行,围绕精准编辑、控图生成、手办建模、多图输出、中文排版等维度,观察两款模型在生成效果上的差异。
一、八种玩法实测,Seedream 4.0 和 Nano Banana 短兵相接
Seed 团队给出了 Seedream 4.0 的八类基础玩法,官方将其归纳为:精准编辑、灵活参考、控图生成、上下文推理、多图融合、多图输出、文字渲染和自适应画布。
智东西围绕每类能力,设置了实战 Prompt,并同步用 Nano Banana 跑同一任务,来看谁的生成更稳定、画面更自然、任务理解力更强。
以下体验均为真实测试结果,欢迎读者复制指令自行复现。
1、中文写实图生成 + 精准编辑(Precise Editing)
Prompt:一个亚洲面孔女孩坐在江边看书,身边放着咖啡和一本笔记本,黄昏时分水面反光,构图为 3:2 横图,风格为写实摄影。
补充指令 1:发色为粉色。
补充指令 2:背景为图书馆。
Seedream 4.0
Nano Banana
补充指令 1:发色为粉色。
Seedream 4.0
Nano Banana
补充指令 2:背景为图书馆。
Seedream 4.0
Nano Banana
这组图最能拉开 " 写实能力 " 的差距。Seedream 4.0 对补充指令的理解更精准,效果也更自然。不仅发色和波光粼粼的这类细节更为写实,场景切换到图书馆后,依旧能维持整体画面协调。
而 Nano Banana 在补充 " 背景为图书馆 " 的指令后,画面中的人物姿态上就略显僵硬。
2、多图参考生成(Multi-Image Reference Generation)
Prompt:请将参考图中的衣服、鞋子和配饰整体换到模特身上,确保服装贴合身形,面部特征和姿势保持一致,生成图像风格与参考图一致。
参考图
Seedream 4.0
Nano Banana
这组体验中,Seedream 4.0 的表现略逊。虽然衣物与姿态基本对得上,但服饰的款式并未完全复刻。在图像理解上,未能准确识别参考图上衣服的褶皱。
反观 Nano Banana 的效果更自然流畅,整体穿搭更 " 贴身 "。
3、 草图控图 / 视觉信号可控生成(Visual Signal Controllable Generation)
Prompt 1:根据上传的手绘草图生成现代极简风格客厅实景图,保留草图中家具位置,房间挑高,光线明亮。
参考图
Seedream 4.0
Nano Banana
Prompt 2:为一张包含两个人物的动作线稿进行上色,动作姿势与线稿图保持完全一致,人物比例和细节需严格遵循参考图。
参考图
Seedream 4.0
Nano Banana
这一类任务中,Seedream 4.0 展现出了更强的一致性,动作还原几乎 " 丝滑贴线 "。Nano Banana 的优势则在人物细节与氛围感,但在贴合线稿的控制上略有波动。
4、手办生成 / 灵活参考(Flexible Reference)
Prompt:绘制图中角色的 1/7 比例商业化手办,写实风格,场景设定为电脑桌,亚克力底座,旁边有印有原画的包装盒和 ZBrush 建模画面。
Seedream 4.0
Nano Banana
这类任务曾是 Nano Banana 走红社媒的 " 代表作 ",这次 Seedream 4.0 也做得颇为出色,手办质感真实,周边元素丰富,构图也更完整。
5、多图输出(Multi-Image Output)
Prompt:参考这个 LOGO,做一套户外运动品牌视觉设计,品牌名称为 "GREEN",包括包装袋、帽子、卡片、手环、纸盒、挂绳等,绿色为主色调,简约现代风。
参考图
Seedream 4.0
Nano Banana
这类多图输出任务,是考验模型细节、统一性与输出清晰度的硬仗。Nano Banana 生成结果清新可爱,但有些空泛。而 Seedream 4.0 能保持多图风格一致,外加高清晰度,也更适合商业展示。
6、高级文字渲染与排版(Advanced Text Rendering)
Seedream 4.0
Nano Banana
Prompt 2:生成送货机器人的手绘草图,含文字、公式、表格、统计图等元素。
Seedream 4.0
Nano Banana
在中文字处理这一项,Seedream 4.0 是 " 降维打击 "。文本清晰度、字形规整性与位置排布都表现稳定,有 " 直接交付 " 的潜力。
而 Nano Banana 则依旧存在 " 中文混乱 " 的老问题。
7、上下文推理生成(In-Context Reasoning Generation)
Prompt:时间从中午 12 点过去 11 小时 15 分钟,房间光线变暗,闹钟时间应同步变化。
Seedream 4.0
Nano Banana
Seedream 4.0 不仅调暗了室内光线,窗外景色也配合 " 入夜 ",连闹钟显示时间也匹配。而 Nano Banana 虽然场景变暗,但窗外还是大白天,可见 " 推理 " 这一步还没跟上。
8、自适应比例与 4K 生成(Adaptive Aspect Ratio & 4K Generation)
Prompt:生成一张 16:9 横版构图的城市夜景俯瞰图,建筑灯光清晰,要求图像分辨率为 4K。
Seedream 4.0
Nano Banana
Seedream 4.0 一键输出 4K 高分图,比例、光影、清晰度都达标。Nano Banana 则提示 " 当前不支持生成 4K 图像 ",尽管构图不错,但解析度还是有局限。
二、一套模型通吃文生图与编辑,推理速度提升 10 倍
Seedream 4.0 在架构设计上完成了一次整合式升级,将前代文生图模型 Seedream 3.0 与图像编辑模型 SeedEdit 3.0 融合为一套统一模型架构。
核心创新包括:
1、DiT 架构 + 高压缩比 VAE:构建了一个高效率的扩散 Transformer 模型,训练与推理速度提升 10 倍;
2、VLM 模块加持:引入 SeedVLM 模块,强化对图像语义、世界知识的理解,增强多模态上下文推理能力;
3、联合训练机制:通过 CT、SFT、RLHF 三阶段全链路训练,将生成与编辑任务进行融合优化,在图像结构还原度、风格一致性、文字理解力上表现更佳;
4、大规模多模态数据链路:结合视频抽帧、HTML 内容检索、专家模型合成等方式,构建出大规模高质量训练数据集;
5、推理效率优化:引入对抗蒸馏、分布匹配、推测解码等机制,在保持质量的同时大幅减少生成耗时,2K 图像可秒级完成生成。
在保持生成质量稳定的同时,Seedream 4.0 还提供了图像尺寸、画面比例、风格控制等细致参数设置,并原生集成了草图、Canny、Depth、Mask 等控图通道,无需额外模型支持。
三、评测成绩:图像编辑任务 Elo 评分超 Nano Banana,文生图能力稳中有短板
根据 Seed 团队在 MagicBench 评测基准上的结果,Seedream 4.0 在图像编辑任务(Single-Image Editing Evaluation)中整体表现较为均衡,综合评分(Overall Elo)略高于模型 Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image)。在 " 文字渲染(Text Rendering)"、" 人工评价得分(DreamEval, bo4/avg)" 等维度表现突出,特别是在中文内容处理上具备明显优势。
图片编辑任务综合评测
在 " 指令对齐(Alignment)" 方面,Seedream 4.0 与模型 Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image)处于同一水平,略低于 GPT-Image-1;而在 " 一致性(Consistency)" 和 " 结构还原(Structure)" 上,相比模型 Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image)略有不足,但整体差距不大。
文生图任务综合评测
在文生图任务(Text-to-Image Evaluation)中,Seedream 4.0 在 " 美学表现(Aesthetics)" 维度得分相对较高;但在 " 结构还原(Structure)"、" 文字渲染(Text Rendering)"、" 语义对齐(Alignment)" 和 " 错误纠正(Correction)" 等指标上,相比 GPT-Image-1 略逊一筹,整体评分略低于后者,比模型 Nano Banana(Gemini 2.5 Flash Image)整体能力突出。
整体来看,Seedream 4.0 在图像编辑场景中具备较强能力,而在自由生成类的文生图场景中,其基础能力稳定,仍有部分生成一致性和对抗复杂场景的提升空间。
结语:一个更实用、更本地化的国产图像模型
通过一轮多维度的实际体验与评测对比可以看出,Seedream 4.0 在图像生成能力上的表现更加成熟,特别是在中文场景下具备明显优势。
它为用户提供了更高的控制自由度,也具备支持商业、设计、教育等专业场景的基础能力。在国产图像模型不断演进的过程中,Seedream 4.0 或许已代表了当前图像生成领域的一个稳定阶段成果。
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