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即梦上线图片4.0模型,首次支持多模态生图

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2025-09-11 12:30
阅读 560
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2025-09-11 12:30
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各位创作者们,大家好


即梦AI 全新图片模型4.0正式上线。


该模型基于字节跳动自研的seedream4.0,采用同一套架构实现文生图与通用编辑能力,同时融合了常识和推理能力, 在文生图与图像编辑两个场景各维度的评测中均位居业界头部水平。



它不仅仅是一个图像生成模型,更是一个完整的多模态创意引擎。



以下是关于即梦图片4.0的一些实用技巧:


01

多参考图

新的图片模型支持一次性输入多张图像,支持组合、迁移、替换、衍生等复合编辑,可以实现高难度合成。



02

生成系列组图

与此同时,即梦图片4.0可以一次性输出多张图像,并且具备内容关联,有效支持创意脑暴/分镜创作。





03

指令编辑

图片4.0条件下,使用大白话描述需求即可准确完成增删、修改、替换、参考等编辑效果,让图片编辑更简单。




04

交互框选编辑

图片4.0同时拓展了交互编辑功能,支持在生成内容上进一步对话,定向调整框选范围。



05

高度特征保持

在插画、3D、摄影等不同创作风格下,图片4.0都可以高度还原原图特征,最大化保留原图细节,实现无损编辑。




06

小字生成更准

图片4.0进行了知识升级,拥有专家级知识储备,小字理解更是提升一个level!



07

超高清超高速

图片4.0能够实现“秒级成图”,同时升级了分辨率,最高可支持4K分辨率生成。预计9月中就可以在即梦AI体验4k版。



了解了即梦AI图片4.0这么多玩法后,下面这份提示词指南或许你会感兴趣。


08

生图提示词

建议用连贯的自然语言描述画面内容(主体+行为+环境等),用短词语描述画面美学(风格、色彩、光影、构图等),如:一个女孩穿着华丽的服装,撑着遮阳伞走在林荫道上,莫奈油画风格。

  • 专业词汇使用词源语言,效果更准确,如用“Macro lens shot”表示“微距镜头”

  • 在有明确应用场景时,推荐写出图像用途和类型。 例如:用于 PPT封面背景

  • 把想要生成的文字内容插入“”引号中,例如:生成一张海报,标题为“Seedream V4.0”


09

编辑提示词

用清晰明确的指令通常能实现更好的编辑效果,常见公式为“变化动作 + 变化对象 + 变化特征”。



  • 当有多图生成意图时,可以通过“一系列”“组图”“帮我生成几张图”等提示词触发组图,最多支持生成9张

  • 当有明确需要保持的角色形象、产品信息、风格等特征时,你可以输入图像作为参考来保持一致性

  • 使用精确的风格词或直接输入图像作为风格参考,有助于获得更理想的效果,更多艺术风格可点击下方阅读原文跳转提示词手册

  • 上传多张参考图时,明确指出不同图片需参考/编辑的不同元素可提高精准度,例如:将图1中的角色放入图2的背景中,参考图3的风格进行生成。



期待和各位创作者们一起,创作出更多精彩内容!


原文链接: 即梦上线图片4.0模型,首次支持多模态生图
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day3-如何写出一个高质量的 Skill(组内分享) 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”,而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”,再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子,但方法是通用的。 --- 一、先想清楚:Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分: 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做,每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办,而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点:职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例:把几十条经验全塞进一个主 Prompt,改一条规则要重调整个 Prompt,评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法:先建评估,再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是: 1. 定义输出契约:什么算合法、什么算合格; 2. 建金标准集:一小批人工认可“可放行”的样本; 3. 先写评估 Skill:让它在金标准集上跑出基线; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改跑同一套评估,无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发:评估是 Skill 的单元测试,金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill:三层门禁,逐层递进 前一层不过,后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层:确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成,不消耗模型成本。 · 输出可解析; · 必填字段齐全,类型/枚举合法; · 引用目标存在,无悬空引用、无不可达节点; · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层:语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”,仍然保持确定性。 通用检查项: · 覆盖率:源材料里的关键步骤、分支、条件,输出里是否都有对应? · 完整性:每个判断节点是否都有明确出口?有没有死胡同? · 可达性:每条路径是否都能到达预期终点?有没有无出口循环? · 顺序与依赖:有先后依赖的操作,是否保留了顺序?有没有被拍平成无序列表? 例子:故障诊断转换中,检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层:LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度:忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移,不能单独放行,必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化,换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度: 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图?有没有自行发明内容? 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留?隐式知识有没有被压成空话? 收敛性 输出是否仍指向原目标,而不是发散? 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用? --- 四、金标准集:回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子,扩到 15~30 份,覆盖失败模式而非随机抽样: · 完整正例:典型流程; · 边界/异常分支:异常路径、循环、前置失败回退; · 已知易错模式:实际踩过的坑; · 留出集:不参与调优,只用于最终验收,防过拟合。 金标准不需要完美,只需要当前标准下认可可放行。 回归指标:关键路径用 pass^k(k 次全过),稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束:让批量产出可重放 · 幂等:同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致,否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动; · 隔离不阻断:单份失败进隔离队列,记录失败层和原因,不阻塞其余; · 版本绑定:规则、rubric、金标准集进 Git;每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”; · 抽样人工复核:Judge 临界样本 + 易错模式,人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅,写清:输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略; · 经验规则放 references/ 或 rules/,按失败模式分类,不要全塞进主 Prompt; · 不确定时标 needs_review: true,不要硬编看似合理的结果; · 迭代由评估报告驱动:报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式,你改对应规则文件,而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序(不要反过来) 1. 固化输出契约:Schema + 结构约束; 2. 建金标准集:从已认可的 + 最易出错的样本开始; 3. 先写评估 Skill:跑出基线报告; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改对比逐项通过率,无退化且目标提升才算正向; 5. 批量运行 + 隔离回放:失败进队列,结束后人工抽检; 6. 评估 Skill 自身版本化:换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”:每次修改必须附评估报告对比,逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数:前两层挂了,Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt:规则按失败模式分文件,评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”,评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳,再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出,而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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