ByteDance Releases Doubao Image Creation Model Seedream 5.5, Integrated into Doubao, Doubao Work, and Jimeng
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ByteDance has released the Doubao image creation model Seedream 5.5, which has been simultaneously integrated into Doubao, Doubao Work, and Jimeng, with the API soon to launch on Volcano Ark. Compared with Seedream 5.0 Pro, the new model offers significantly faster generation speed, enhanced multi-turn editing stability, native support for RGBA transparent asset generation and layered output, and improved image realism and small-text rendering. Taking 2K square image editing as an example, the cost per image is about 0.28 yuan, less than half that of Seedream 5.0 Pro, and text tokens are not billed.
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The original text lists specific changes in speed, multi-turn editing stability, transparent assets, and pricing, which can be used to assess the cost and quality trade-offs of professional image workflows.
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11 月 9 日，字节跳动正式发布豆包图像创作模型 Seedream 5.5。相较上一代 Seedream 5.0 Pro，新模型的生成速度大幅提升，同时增强了多轮编辑稳定性，原生支持透明素材生成，并针对图像真实感和小字渲染方面做了重点优化，更好地满足了专业创作场景对质量、稳定性与效率的要求。
目前，豆包、豆包工作、即梦已同步接入Seedream 5.5，API 即将上线火山方舟。定价方面，Seedream 5.5 API 延续“输入图 + 输出图”两段计费结构，文本 Token 不产生费用。以2K方图编辑为例，单张成本在 0.28 元左右，不到 Seedream 5.0 Pro 一半。
在图像的多轮编辑方面，Seedream 5.5 的指令遵循能力更强，对非编辑区域实现了像素级的保持。在实测中，模型以每一轮的结果作为下一轮输入，连续完成上百轮修改后，指定编辑区域之外的主体特征、构图比例、光影风格仍然一致。
100轮修改之后，非编辑区域实现像素级保持
Seedream 5.5 原生支持 RGBA 透明素材的生成与拆分，可直接输出带 Alpha 通道的图像，并支持素材分层输出。除文生图外，创作者还可以通过参考图生成所需的透明素材，保留主体丰富形态与质感的同时，模型会准确处理轮廓边缘与透明区域，使其可作为设计资产跨场景复用，提高生产效率。
Seedream 5.5 原生支持透明素材生成
此外，Seedream 5.5 改善了写实场景中光照、材质与皮肤纹理的表现，减少了过度油亮、过曝的现象，生成结果更接近自然拍摄。在逆光人像、特效合成、多图融合等场景中，新增元素与原画面的空间关系、遮挡层次和光影过渡更为合理。
生成结果更接近自然拍摄
Seedream 5.5 的小字渲染效果同样有所提升，尤其是较小字号下的中文生成，笔画复杂的汉字结构仍清晰可辨，可用于信息图、知识图解等对文字精度要求较高的内容。
Seedream 5.5 正在全面融入专业级的视觉创作工作流。基于 MagicArena 平台的专项测试结果，Seedream 5.5 在电商、营销、影视、游戏、办公与服装设计六类场景下的可用率均比 Seedream 5.0 Pro 有明显提升。
图源：字节跳动Seed官网
在电商营销中，用户可基于模型的多轮编辑能力，以较低成本产出同一模特的多种穿搭效果；在家装设计中，设计师可在保持空间布局与细节不变的前提下，快速验证不同的装饰方案；在影视分镜和游戏资产制作中，创作者也能对单张画面持续调整而不损失画质。
字节跳动表示，Seedream 5.5 系列后续还将推出 Pro 版本，未来将支持更复杂的上下文输入与创作指令，持续提升模型在专业任务中的表现。同时，团队将围绕影视、电商、广告、设计等领域的实际生产需求，拓展模型在 Agent 工作流中的应用，持续探索更通用的视觉智能。
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