中文海報設計,賽道一夜顛覆
豆包文生圖3.0更新
豆包升級上新,網友們再次玩瘋!


更新的是豆包文生圖功能,官方直接用一張豆包AI生成的海報給劃了重點:

沒錯,豆包可以在圖片中生成更準確的文字了,尤其是中文。
做海報,效果可以是醬嬸的:

給自己的旅游VLOG整點某音某書封面,風格也是直接拿捏。

甚至還能直接拿來設計文旅周邊了…

另外,超長復雜提示詞也能準確get:

關鍵是,免費!現在就能暢玩。

嗯,編輯部已經被表情包by豆包刷屏了

實測豆包文生圖升級
豆包文生圖功能本次升級主要體現在四個方面:
- 標題大字準確度提升至94%,小字也能準確生成
- 語義理解和影視質感增強,鏡頭更有敘事感
- 即使是超長復雜提示詞,也能準確遵循
- 繪畫風格更多元,可生成頭像、梗圖、盲盒、貼紙、Logo
有一說一,在文字生成能力方面,不少模型都是Demo美好而實際免不了亂碼。
豆包文生圖新模型究竟表現如何,咱們還是得實測才知道。
正值清明假期,那我們不妨讓它生成一張清明節海報:
Prompt:幫我生成一張清明節海報,并配文“清明時節雨紛紛,路上行人欲斷魂”。

從生成的4張圖可以看到,它們都100%正確還原了“清明時節雨紛紛,路上行人欲斷魂”這句文字,而且整體氛圍感比較符合清明節主題。
然鵝,每張圖都或多或少在小字生成方面還是有一些小瑕疵。
那如果嘗試規避其弱點,只是單純用來生成大字海報呢?
Prompt:生成一張親子戶外風圖像,僅配文“出發啦”,比例9:16

這次的結果就比較符合要求了,而且偷偷告訴大家一個小注意事項:即使用來生成只有大標題的海報,在提示詞中也盡量避免提到“海報”二字,不然豆包AI就會“自作主張”加一些效果不佳的小字。
接下來我們考一下豆包AI的“鏡頭感”。
Prompt:通過特寫鏡頭來捕捉一個運動員在比賽關鍵時刻的緊張表情和汗水。

嗯,不僅高度還原了提示詞,而且看上去真有電影截圖內味兒了
變換各種鏡頭語言,幾乎每張都堪比大片:
展現一個偵探在昏暗的巷子里追蹤嫌疑人,緊張的氣氛和快速的步伐。

而且即使是超長復雜提示詞,豆包AI現在也能精準還原了:
賽博朋克風格的插畫,一位身著高科技服裝的東方女性。她的服飾以深藍為主色調,外觀颯爽,科技感配飾 。頭戴對講耳機,AR眼鏡。背景是暗黑風格,有藍綠色扭曲的樹枝,點綴粉色光斑,營造神秘氛圍。背景中安排幾尊白色人形雕塑,賽博朋克風格建筑,環境濕潤。

Again,還能來一段更長長長的提示詞:

在保證“壁畫,水彩,地中海風格”的整體基調下,豆包AI生動勾勒了一幅海邊小鎮度假圖。
提示詞中的關鍵元素均在圖中有所展現,整體非常夢幻、chill~

最后當然更吸引網友的是,豆包AI繪圖風格更多元了。
喜歡換頭像的友友,即日起一天一個也不是不行(doge)。

此外,除了文藝復興一些經典老梗,咱們現在也能分分鐘成為“造梗小能手”了:

還能自己動手設計一些復古盲盒:

更多玩法歡迎大家自行解鎖~~
全新升級3.0模型
豆包升級版文生圖功能背后,是全新的3.0模型。

官方尚未透露相關細節,不過就在不久前,豆包大模型團隊首度公開了去年12月上線的Seedream 2.0的技術細節——
這個版本的更新,開啟了豆包文生圖的“識字”時代。

Seedream走的是擴散模型路線。
豆包大模型團隊透露,為了讓模型既看懂文本,又關注字體字形,他們在數據預處理階段和預訓練階段都下了功夫。
Seedream 2.0在數據預處理階段,依靠智能標注引擎實現了三級認知進化,提升了模型理解、識別能力,通過多維度、多層級精準圖片描述,讓模型技能理解文字意思,也能捕捉和理解字形細節。
同時在預訓練中,Seedream 2.0構建了雙模態編碼融合系統。其中大語言模型負責解析“文本要表達什么”,字形模型ByT5專注于刻畫“文字應該長什么樣”。
細節是,通過MLP投影層,將ByT5的字形特征對齊到LLM語義空間,二者拼接后輸入擴散模型。此種方法下,字體、顏色、大小、位置等渲染屬性不再依賴預設模板,而是通過LLM直接描述文本特征,進行端到端訓練。這樣,模型既能從訓練數據中學習文本渲染特征,也可以基于編碼后的渲染特征,高效學習渲染文本的字形特征。
BTW,這次Seedream新模型依然是在豆包和字節旗下AI創作平臺即夢AI同步接入,不過即夢還是灰度測試的狀態。

以及同樣的提示詞下,豆包和即夢的風格傾向似乎略有不同。
豆包:

即夢AI:

目前,豆包免費,即夢AI每天會贈送免費積分,感興趣的大家都可以自己上手玩一玩。
有什么好玩的創意,歡迎在評論區留圖分享啊~

* 本文表情包均由豆包AI生成
豆包:https://www.doubao.com/chat/
即夢:https://jimeng.jianying.com/ai-tool/image/generate
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