精选归档 · 第 7 页

121140 条 · 共 140

4月17日4月17日周五

星期五 · 1 条
00:13
Google Blog:AI(RSS)精选
AI 评分 71/100
Gemini 应用推出个性化图像创建新功能

Nano Banana 2 现支持结合个人上下文与 Google Photos 数据生成图像,通过分析用户独特的生活场景,创建反映个人经历的个性化视觉内容。该功能已在 Gemini 应用中上线,使 AI 图像生成能够基于真实生活语境,输出更贴合用户个人故事的定制化结果。


推荐理由:Gemini把个人照片和偏好直接揉进图像生成,不用再写长篇提示,对想快速出个人化图片的用户挺实用,可惜目前只对美国部分订阅者开放。

4月15日4月15日周三

星期三 · 2 条
11:04
HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)精选
AI 评分 75/100
生成式细化网络 GRN:面向视觉合成的新一代范式

研究团队提出生成式细化网络(GRN),通过分层二值量化(HBQ)突破自回归模型的离散化瓶颈,结合全局细化机制与熵引导采样策略,实现类似人类绘画的渐进式修正与复杂度自适应生成。该模型在ImageNet基准上创下图像重建0.56 rFID与类别条件生成1.81 gFID的新纪录,并成功扩展至文本到图像及视频生成任务。相关模型与代码已全面开源。


推荐理由:GRN 提出了一种全新的视觉合成范式,用近无损分层二进制量化解决了 AR 模型的离散瓶颈,并且自适应步数生成效率很高,关键还把代码和模型都开源了,做图像和视频生成的很值得动手试一下。
04:41
Midjourney:Updates(RSS)精选
AI 评分 72/100
V8.1 Alpha 发布

V8.1 Alpha 版本正式发布,接替此前测试一个月的 V8.0 模型。该版本在视觉风格上回归 V7 的一致性审美,并针对 Moodboards 和 srefs 功能进行优化。此次迭代在保持熟悉交互体验的同时,进一步完善了模型的视觉生成能力。


推荐理由:Midjourney V8.1 把 HD 模式提速 3 倍且变成默认,对设计师意味着每次出图成本骤降,探索速度接近 draft。加上图像提示回归,实用性跨了一大步。

3月4日3月4日周三

星期三 · 1 条
00:50
Hugging Face:Blog(RSS)精选
AI 评分 70/100
PRX 第三部分 -- 24小时内训练一个文本到图像模型!

Photoroom团队在Hugging Face上发布博客,宣布成功在24小时内完成一个文本到图像模型的训练。这一突破将此类模型的典型训练周期从数周大幅缩短至仅一天。实现的关键在于采用了名为PRX的高效训练方法,该方法优化了计算资源分配与数据处理流程。此举显著降低了模型训练的时间与成本门槛,为快速迭代和部署高质量的图像生成AI模型提供了新的可能性。


推荐理由:Photoroom 分享 24h 内训练文生图模型的实战路径,想快速复现的团队可直接参考

2月13日2月13日周五

星期五 · 1 条
00:00
字节 Seed:Research Feed(网页内嵌数据)精选
"思考"更深,生成更准|Seedream 5.0 Lite 发布

字节跳动发布 Seedream 5.0 Lite 图像生成模型,采用多模态统一架构,跨模态理解与推理能力显著提升,Elo 评分超越前代 4.5 版本。模型首次引入实时检索增强能力,可联网获取最新知识,突破训练数据时间限制。内置丰富世界知识库,在信息可视化、视觉推理、复杂多主体生成等场景表现突出,能根据模糊指令精准修图,支持风格迁移与多步逻辑推理。目前已上线即梦 AI、火山方舟体验中心及豆包内测。


推荐理由:字节发布 Seedream 5.0 Lite,支持实时检索与深度推理的图像生成模型。

2月11日2月11日周三

星期三 · 2 条
17:25
FireRedTeam:原创语音与多模态项目精选
AI 评分 64/100
小红书团队开源 FireRed-Image-Edit 图像编辑模型并发布 REDEdit-Bench

小红书智能创作团队开源 FireRed-Image-Edit 图像编辑模型,权重采用 Apache 2.0 协议,并在 ImgEdit、GEdit 和自建 REDEdit-Bench 上取得开源模型中的最高分,如 ImgEdit_O 4.56。


推荐理由:小红书团队开源图像编辑模型,README 给出完整基准对比表、训练与部署方案,读者可自行核对开源 SOTA 的成色。
08:00
蚂蚁百灵:Developer Blog(网页)精选
AI 评分 83/100
感知无界·创造有形:百灵全模态 Ming-flash-omni-2.0 焕新生活想象

百灵全模态大模型Ming-flash-omni-2.0正式发布。该模型基于MoE架构,在视觉、语音、图像等全模态能力上实现代际跃迁,其核心突破在于一个统一模型同时具备了强大的通用泛化能力和特定模态的专家级表现。具体特色包括:视觉百科能精准识别万物并关联知识;语音生成可控制情绪、方言,提供百种音色,并能统一生成语音、音效与背景音乐;图像创作可实现氛围重构、场景合成与智能擦除。技术层面通过亿级数据细粒度感知、知识对齐及超低帧率音频表征等创新实现性能飞跃。模型已在多个平台开源。

另有 1 家信源报道蚂蚁百灵:Developer Blog(网页)
推荐理由:国产全模态模型开源,多模态能力达领先水准,开发者可直接体验或集成。

2月3日2月3日周二

星期二 · 1 条
19:25
Hugging Face:Blog(RSS)精选
AI 评分 73/100
文本到图像模型训练设计:来自消融研究的经验

Photoroom团队通过消融研究,总结了文本到图像模型训练的关键发现:混合高质量与多样化数据、在训练中后期引入强数据增强,以及调整无分类器引导的丢弃率,能有效优化模型性能。这些结论为Stable Diffusion等模型的训练提供了实用指导。


推荐理由:为文本到图像模型训练提供实用优化建议,帮助开发者提升模型效果。

1月14日1月14日周三

星期三 · 1 条
00:00
智谱:研究(网页内嵌数据)精选
智谱联合华为开源首个国产芯片训练的多模态SOTA模型

智谱联合华为开源多模态生成模型GLM-Image,为首款基于国产昇腾芯片与MindSpore框架全流程训练的SOTA模型。采用9B自回归与7B扩散解码器混合架构,在CVTG-2K复杂视觉文字生成和LongText-Bench长文本渲染榜单均位列开源第一,支持1024×1024至2048×2048多分辨率生成。API调用成本0.1元/张,代码已开源至GitHub、Hugging Face及魔搭社区。


推荐理由:首个国产昇腾芯片训练的SOTA多模态模型开源,文字渲染能力开源第一,生成一张图仅需0.1元

1月10日1月10日周六

星期六 · 1 条
07:20
Midjourney:Updates(RSS)精选
Niji V7 正式发布!

Niji V7 图像模型正式上线。该版本专为亚洲及动漫场景优化,改进了动漫连贯性、提示词理解能力、文字渲染效果及 sref 性能。


推荐理由:Midjourney 动漫专用模型 Niji V7 发布,生成质量再升级

12月16日12月16日周二

星期二 · 1 条
07:28
Saining Xie@sainingxie精选
新论文:iREPA 扩散模型是其底层表征的渲染器。通过这种新设置,我们能更清楚地洞察这些表征的真正含义。Jas 开始了一场自发的探索,过去三个月我们学到了很多 ps. 这也是我们对一种新型线上"饮水机效应"的小实验,我很喜欢看到这种现象。让我们争论、讨论,然后用真正的努力将其转化为正经科学 【引用 @1jaskiratsingh】:!!️ 表征对生成很重要!但事实证明,我们对表征如何帮助生成的理解一直都是错的 !!️ 我们之前的想法:(我们错了) ❌ 更大的视觉编码器 → 更好的表征 → 更好的生成 ❌ 更好的全局语义 → 更好的表征 → 更好的生成 结果发现: 🤯 在表征对齐方面,小 20 倍以上的视觉编码器可以达到与更大模型相似或更好的性能 🤯 线性探测准确率约 20%(全局语义的衡量指标)的视觉编码器可以胜过准确率 >80% 的编码器 🤯 即使是 SiFT 和 HoG 这类经典特征也能带来与现代大得多的视觉编码器相媲美的提升 !!️ 🚨 介绍:什么对表征对齐重要?全局信息还是空间结构 🚨 TL;DR: ✅ 更好的全局语义信息 ≠ 更好的生成 ✅ 空间结构(而非全局语义)驱动表征的生成性能 ✅ 我们提出 iREPA:仅需 3 行代码,强调空间结构迁移,并在 REPA、REPA-E、Meanflow、JiT 等方法上持续提高收敛速度 在 @AdobeResearch 的激动人心的项目,与 @xingjian_leng、@zongze_wu、@LiangZheng_06、@rzhang88、@elishechtman 和 @sainingxie 合作 🙏 对我来说这也是一次特别有趣且独特的经历,在项目的每一步我们都在证明自己的偏见是错误的 😆 还要大力感谢 @YouJiacheng、@ShumingHu 和 @gallabytes,他们在 X 上的评论开启了这一方向的探索 🫡 论文:https://arxiv.org/abs/2512.10794 代码:https://github.com/End2End-Diffusion/iREPA 项目页面:https://end2end-diffusion.github.io/irepa 更多细节见线程:【1/n】 🧵new paper: iREPAdiffusion models are a renderer of their underlying representations. with this new setup, we can gain much clearer insight into what those representations are really about. Jas took on a spontaneous quest, and over the past three months we have learned so muchps. this is also our little experiment in a new kind of online water cooler effect that I loved seeing. let’s argue, discuss, and then turn it into proper science with real effort新论文:iREPA 扩散模型是其底层表征的渲染器。通过这种新设置,我们能更清楚地洞察这些表征的真正含义。Jas 开始了一场自发的探索,过去三个月我们学到了很多 ps. 这也是我们对一种新型线上"饮水机效应"的小实验,我很喜欢看到这种现象。让我们争论、讨论,然后用真正的努力将其转化为正经科学 【引用 @1jaskiratsingh】:!!️ 表征对生成很重要!但事实证明,我们对表征如何帮助生成的理解一直都是错的 !!️ 我们之前的想法:(我们错了) ❌ 更大的视觉编码器 → 更好的表征 → 更好的生成 ❌ 更好的全局语义 → 更好的表征 → 更好的生成 结果发现: 🤯 在表征对齐方面,小 20 倍以上的视觉编码器可以达到与更大模型相似或更好的性能 🤯 线性探测准确率约 20%(全局语义的衡量指标)的视觉编码器可以胜过准确率 >80% 的编码器 🤯 即使是 SiFT 和 HoG 这类经典特征也能带来与现代大得多的视觉编码器相媲美的提升 !!️ 🚨 介绍:什么对表征对齐重要?全局信息还是空间结构 🚨 TL;DR: ✅ 更好的全局语义信息 ≠ 更好的生成 ✅ 空间结构(而非全局语义)驱动表征的生成性能 ✅ 我们提出 iREPA:仅需 3 行代码,强调空间结构迁移,并在 REPA、REPA-E、Meanflow、JiT 等方法上持续提高收敛速度 在 @AdobeResearch 的激动人心的项目,与 @xingjian_leng、@zongze_wu、@LiangZheng_06、@rzhang88、@elishechtman 和 @sainingxie 合作 🙏 对我来说这也是一次特别有趣且独特的经历,在项目的每一步我们都在证明自己的偏见是错误的 😆 还要大力感谢 @YouJiacheng、@ShumingHu 和 @gallabytes,他们在 X 上的评论开启了这一方向的探索 🫡 论文:https://arxiv.org/abs/2512.10794 代码:https://github.com/End2End-Diffusion/iREPA 项目页面:https://end2end-diffusion.github.io/irepa 更多细节见线程:【1/n】 🧵

Jaskirat Singh: ‼️ Representations matter for generation! But turns out our understanding of how representations help generation was wro...


推荐理由:颠覆认知:小20倍视觉编码器也能驱动高质量生成,空间结构才是关键

11月25日11月25日周二

星期二 · 2 条
08:00
Together AI 研究与产品博客(RSS)精选
AI 评分 63/100
Together AI 上线 Black Forest Labs 的 FLUX.2 多参考图生图模型

Together AI 将 Black Forest Labs 的 FLUX.2 图像模型接入 Model Library,面向 100 万以上开发者提供多参考输入、hex 色号颜色匹配和文本渲染能力。


推荐理由:原文列出了多参考输入、hex 色号匹配和三个型号的具体参数,读者可据此判断是否接入现有生成工作流。
08:00
Hugging Face:Blog(RSS)精选
AI 评分 80/100
Diffusers 集成 FLUX-2 模型

Hugging Face 的 Diffusers 库正式集成 Black Forest Labs 开发的 FLUX-2 文生图模型。该模型拥有 120 亿参数,采用多模态扩散 Transformer 架构,在图像质量、提示遵循和分辨率方面表现优异,支持生成 1024x1024 像素图像。此次集成让开发者能通过 Diffusers API 便捷使用这一先进模型。


推荐理由:FLUX-2 图像生成模型正式进入 Diffusers 生态,本地部署和微调更便捷

11月20日11月20日周四

星期四 · 1 条
23:05
Google DeepMind:Blog(RSS)精选
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro 图像生成模型

Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro 图像生成模型,基于 Gemini 3 Pro 构建,支持多语言可读文本直接渲染,可结合 Google Search 实时信息生成信息图表。该模型支持 14 张图像融合,保持 5 个人物形象一致性,输出 4K 分辨率。现已集成至 Gemini 应用、Google Ads、Google AI Studio 等产品,所有生成内容均嵌入 SynthID 水印以确保透明度。

另有 2 家信源报道Ethan Mollick:One Useful Thing(RSS)Google DeepMind:Blog(RSS)
推荐理由:Google 发布 Nano Banana Pro 图像生成模型,支持多语言文本渲染与 4K 输出

10月21日10月21日周二

星期二 · 1 条
08:00
Together AI 研究与产品博客(RSS)精选
AI 评分 66/100
Together AI 上线 40 多个图像与视频生成模型,新增视频生成 API

Together AI 宣布扩展模型库,通过 Runware 合作集成 20 多个视频模型(含 OpenAI Sora 2、Google Veo 3、Minimax Hailuo、Kling v2.1)和 15 个以上图像模型(含 Google Imagen 4.0 Ultra、Nano Banana、Qwen Image),共 40 多个。


推荐理由:Together AI 官方给出了 40 多个图像与视频模型的名称、时长和逐模型定价,开发者可据此评估能否用一个平台替代多家供应商。

7月2日7月2日周三

星期三 · 1 条
17:00
Modal 官方工程博客(RSS)精选
AI 评分 61/100
Modal 如何用 evals 和推理时算力扩展生成既美观又可扫的 QArt 二维码

Modal 团队复盘其 QArt codes 服务的工程过程,通过 evals 和推理时算力扩展将二维码扫描率提升到 95% 的 SLO,同时改善美观度并将 p95 端到端延迟控制在 20 秒内。


推荐理由:Modal 团队复盘 QArt codes 从不可扫到 95% 扫描率的工程路径,evals 构建与推理时并行扩展的方法可迁移到其他生成模型应用。

5月20日5月20日周二

星期二 · 1 条
17:45

12月9日12月9日周一

星期一 · 1 条
08:00
xAI:News(网页)精选
Grok 正式发布图像生成功能

Grok 推出图像生成功能,支持通过自然语言指令直接创建图片。该功能已向 X 平台用户开放,标志着这款 AI 助手从文本交互向多模态能力扩展,用户可在对话中直接生成并编辑视觉内容。


推荐理由:xAI发布Grok图像生成功能,拓展多模态应用场景