11월 9일, ByteDance는 빈백 이미지 생성 모델 Seedream 5.5를 공식 출시했습니다. 이전 세대 Seedream 5.0 Pro에 비해 신형 모델 생성 속도가 대폭 향상되었으며, 멀티 라운드 편집의 안정성도 향상되었습니다. 기본적으로 투명한 재질 생성을 지원하고 이미지 사실성과 작은 텍스트 렌더링을 위한 주요 최적화를 수행하여 전문 창작 장면의 품질, 안정성 및 효율성 요구 사항을 더 잘 충족합니다.
현재 Doubao, Doubao Work, Jimeng이 Seedream 5.5에 동기화되었으며 곧 Volcano Ark에서 API가 출시될 예정입니다. 가격 측면에서 Seedream 5.5 API는 "입력 이미지 + 출력 이미지"의 2단계 과금 구조를 유지하며 텍스트 토큰에는 수수료가 발생하지 않습니다. 2K 정사각형 이미지 편집을 예로 들면 이미지당 비용은 약 0.28위안으로 Seedream 5.0 Pro의 절반에도 미치지 못합니다.
여러 단계의 이미지 편집 측면에서 Seedream 5.5는 더 강력한 명령 추적 기능을 갖추고 있으며 편집되지 않은 영역의 픽셀 수준 유지 관리를 달성합니다. 실제 측정에서는 모델이 각 라운드의 결과를 다음 라운드의 입력으로 사용했습니다. 수백 번의 수정을 거친 후에도 지정된 편집 영역 밖의 피사체 특성, 구도 비율, 빛과 그림자 스타일은 여전히 일관되었습니다.
100번의 수정 후에는 편집되지 않은 영역에서 픽셀 수준의 유지 관리가 이루어집니다.
Seedream 5.5는 기본적으로 RGBA 투명 재질의 생성 및 분할을 지원하고, 알파 채널을 사용하여 이미지를 직접 출력할 수 있으며, 재질의 레이어 출력을 지원합니다. Vincentian 도면 외에도 제작자는 참조 도면을 통해 필요한 투명 재료를 생성할 수도 있습니다. 모델은 피사체의 풍부한 형태와 질감을 유지하면서 윤곽선 가장자리와 투명 영역을 정확하게 처리하여 장면 전반에 걸쳐 디자인 자산으로 재사용하여 생산 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
Seedream 5.5는 기본적으로 투명한 재질 생성을 지원합니다.
또한 Seedream 5.5는 사실적인 장면에서 조명, 소재, 피부 질감의 성능을 향상시켜 과도한 빛과 노출을 줄여 자연스러운 촬영에 가까운 결과를 만들어낸다. 역광 인물 사진, 특수 효과 합성, 다중 이미지 융합과 같은 장면에서는 공간 관계, 폐색 수준, 새 요소와 원본 이미지 간의 빛과 그림자 전환이 더 합리적입니다.
자연스러운 샷에 가까운 결과를 생성합니다.
Seedream 5.5의 작은 글꼴 렌더링 효과도 개선되었습니다. 특히 작은 글꼴 크기의 중국 세대에서는 더욱 그렇습니다. 복잡한 획을 가진 한자의 구조도 여전히 명확하게 읽을 수 있으며, 높은 텍스트 정확도가 요구되는 정보 그래픽, 지식 일러스트레이션 및 기타 콘텐츠에 사용할 수 있습니다.
Seedream 5.5는 전문가 수준의 시각적 제작 워크플로에 완전히 통합되어 있습니다. MagicArena 플랫폼의 특별 테스트 결과를 바탕으로 Seedream 5.5는 전자상거래, 마케팅, 영화 및 TV, 게임, 사무실, 의류 디자인 등 6가지 시나리오에서 사용성 비율이 Seedream 5.0 Pro에 비해 크게 향상되었습니다.
출처: ByteDance Seed 공식 웹사이트
전자상거래 마케팅에서 사용자는 모델의 다중 편집 기능을 사용하여 동일한 모델의 여러 의상 효과를 저렴한 비용으로 제작할 수 있습니다. 집 장식 디자인에서 디자이너는 공간 레이아웃과 세부 사항을 변경하지 않고 유지하면서 다양한 장식 계획을 신속하게 확인할 수 있습니다. 영화 및 TV 스토리보드와 게임 자산 제작에서 제작자는 이미지 품질 저하 없이 단일 그림을 지속적으로 조정할 수도 있습니다.
ByteDance는 Seedream 5.5 시리즈가 향후 Pro 버전도 출시할 예정이라고 밝혔습니다. 이 버전은 앞으로 더욱 복잡한 상황별 입력과 창의적인 지침을 지원하여 전문적인 작업에서 모델의 성능을 지속적으로 향상시킬 것입니다. 동시에 팀은 영화와 TV, 전자상거래, 광고, 디자인 및 기타 분야의 실제 제작 요구 사항에 초점을 맞추고 에이전트 워크플로에서 모델 적용을 확장하며 보다 일반적인 시각적 지능을 계속 탐색할 것입니다.
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