Seedream 4.0 實測：一致性媲美Nano Banana，附企業級應用案例
前兩天，字節發布了Seedream 4.0模型，跟Nano Banana一樣，從生成到編輯實現一站式創作，有很強的一致性和可控性，相較于之前版本有極大程度的提高。
沒想到，剛寫完Nano Banana，就迎來了我第二篇生圖文章，哈哈哈哈。
體驗之后，覺得多圖融合、參考生圖還是復雜的圖像編輯效果都很好，同時在Nano Banana不擅長的中文顯示上也賊強。
Seedream 4.0模型在豆包、即夢、火山方舟上都能使用，我是直接在火山方舟的體驗中心測試，
直接上Nano Banana和Seedream4.0的對比結果，
3D手辦生成
PS：前兩天吃飯，路邊小狗，找重點~
室內裝飾預覽
漫畫風格表情包
當然還有一些多圖組合、分鏡生成等等等，Seedream 4.0的一致性簡直跟Banana一般無二，同時使用中文提示詞也十分穩定，可以生成中文海報，也能自定義圖片比例。
再看生成中文，制作一張紅燒肉的制作步驟完整教程長圖，要求中文
Seedream4.0生成的也太好了，看餓了，Banana中文真是亂七八糟的，哈哈哈。
當然中文上一些生僻字Seedream4.0，也會存在一些瑕疵，但瑕不掩瑜啦~
生成大字報自動配圖，小紅書封面也是穩穩地拿捏~
當然，各種打光也是很穩，不用手機操作了，現在真是一句話P圖了
還有@歸藏 老師的各種卡片，提示詞模板如下，
生成一張 [格式/載體] 風格的圖像，向 [目標受眾] 解釋/展示 “[可替換的核心概念]”。圖像需具備 [風格特征A]、[風格特征B] 和 [排版要求C]，整體感覺類似于 [某個熟悉的參照物]。太酷啦，中文的內容理解和最終的文字顯示，都很到位
還有好友@卡爾 的生成OOTD穿搭創意，讓我發現了一些沒嘗試過的風格，從來不穿工裝褲的我，看起來還可以呀
最后，再來個cosplay，一生是不良人，一輩子都是，但是我還是最喜歡張子凡，懂得扣1！
Seedream 4.0效果，是可以完全應用到企業生產場景地，例如電商營銷 、商業設計等等，但核心問題是企業生產場景不可能在chat對話一張一張生成，api調用是必須的，這樣可以同時roll幾張，或者一次roll一批。
火山方舟是可以直接API調用的，目前是支持Seedream4.0 4k輸出的，現在IPM限制是500，2毛/張。
就以我前段時間接到的AI試衣的需求為例，Seedream 4.0的一致性，已經完全適配我一句話解決模特換衣需求，而且還可以隨意改動作，簡直不要太方便。
API調用文檔：
??https://www.volcengine.com/docs/82379/1541523??
很簡單，先獲取API Key，然后直接Python代碼調用就行，代碼如下：
import requests
import json
import os
import base64
def encode_image_to_base64(file_path: str):
ext = os.path.splitext(file_path)[-1].lower().replace(".", "")
if ext not in ["png", "jpg", "jpeg", "webp"]:
raise ValueError(f"不支持的圖片格式: {ext}")
with open(file_path, "rb") as f:
b64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
return f"data:image/{ext};base64,{b64}"
url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/images/generations"
api_key = "YOUR_ARK_API_KEY"# 替換成你的真實API Key
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
image1 = encode_image_to_base64("path_to_your_image1.png")
image2 = encode_image_to_base64("path_to_your_image2.png")
payload = {
"model": "doubao-seedream-4-0-250828",
"prompt": "圖1的模特穿上圖2的衣服，動作優雅",
"image": [image1, image2],
"sequential_image_generation": "auto",
"sequential_image_generation_options": {
"max_images": 1
},
"size": "1728x2304"
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
print(response.status_code)
print(response.json())生成結果，
200
{'model': 'doubao-seedream-4-0-250828', 'created': 1757560174, 'data': [{'url': 'https://ark-content-generation-v2-cn-beijing.tos-cn-beijing.volces.com/doubao-seedream-4-0/02175756015163320362fc7e6079c27e4aa871382f590ddb3a904_0.jpeg?X-Tos-Algorithm=TOS4-HMAC-SHA256&X-Tos-Credential=AKLTYWJkZTExNjA1ZDUyNDc3YzhjNTM5OGIyNjBhNDcyOTQ%2F20250911%2Fcn-beijing%2Ftos%2Frequest&X-Tos-Date=20250911T030934Z&X-Tos-Expires=86400&X-Tos-Signature=8344420c76cc0af13caa583f3997722175deb734e10ad540aaa5df229d36818a&X-Tos-SignedHeaders=host&x-tos-process=image%2Fwatermark%2Cimage_YXNzZXRzL3dhdGVybWFyay5wbmc_eC10b3MtcHJvY2Vzcz1pbWFnZS9yZXNpemUsUF8xNg%3D%3D', 'size': '1728x2304'}], 'usage': {'generated_images': 1, 'output_tokens': 15552, 'total_tokens': 15552}}PS：多圖輸出，支持流式，指定size
上面用的還是url請求，據說馬上就會出sdk版本，就這兩天！
玩了兩天了，覺得很爽，一致性真是未來生圖的分水嶺，
之前個人做文本很多，現在慢慢開始深度接觸生圖、生視頻，感覺很有意思，
還有就是對于一些模型、技術，自己做過用過，才能有不同的理解，要不然可能會給未來埋下很大的坑，
所以我就在補齊這些坑，哈哈哈哈！
最后想說，這波Seedream 4.0的一致性提高，整體生圖水平提高，意味著，我們不需要搭建很多工作流，模型能力的提高，就會取代很多工程能力，那么如何保持代差很重要！
本文轉載自??NLP工作站??，作者：NLP工作站
