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关键词: AI新闻,Qwen—Image—Layered,AI作图,AI PS

太香了太香了，妥妥完爆ChatGPT和Nano Banana！

关键词: AI,模型训练,分割大模型,LENS

文本提示图像分割（Text-prompted image segmentation）是实现精细化视觉理解的关键技术，在人机交互、具身智能及机器人等前沿领域具有重大的战略意义。这项技术使机器能够根据自然语言指令，在复杂的视觉场景中定位并分割出任意目标。

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热门LoRA首次内置，控光换镜头实测可用。

关键词: AI,模型训练,JarvisEvo,人工智能

在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？

关键词: AI新闻,Qwen-Image-Layered,图像生成模型,图层分层图像生成模型,Qwen

抽奖式的生图体验，确实让很多设计师在尝鲜之后又默默打开了 Photoshop。于是乎，阿里千问团队再次出手，开源了一个叫 Qwen-Image-Layered 的模型，试图从底层逻辑上解决这个问题。

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学霸的谎言被揭穿！一篇来自Adobe Research的论文发现，高语义理解并不会提升生成质量，反而可能破坏空间结构。用iREPA简单修改，削弱全局干扰，生成质量立即飙升 。

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在文生图（Text-to-Image）和视频生成领域，以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。

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尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟，但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）时，挑战随之显现：

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本周三，OpenAI正式发布了GPT Image 1.5 功能。就在同一天，OpenAI CEO 山姆·奥特曼接受了《Big Technology Podcast》的采访。这期访谈的信息量非常密集，奥特曼从商业、产品和基础设施三个层面，系统回应了外界最关心的问题。多项表态释放出一个清晰信号：OpenAI正站在从“现象级产品公司”迈向“企业级AI平台”的关键拐点上。

关键词: AI新闻,OpenAI,ChatGPT Images,GPT-Image-1.5

如果你刚刚打开 X 并且正好关注了 OpenAI 和山姆・奥特曼，那么你可能会看到这样的照片：