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。
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 。
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。
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：
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。
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：
Canvas-to-Image 是一种新型图像生成框架，将多种控制方式（如身份、姿态、空间布局）整合到一个统一画布中，用户可通过直观操作生成高保真、多控制的图像。它简化了创作流程，让用户在单一界面完成复杂创作，为AI创作工具提供了新范式。
为了抢回头把交椅，OpenAI 今天正式推出了最新图像视觉模型 GPT-Image-1.5。这也是继 GPT-5.2 之后，OpenAI 红色警报计划中又一记重拳。
Canvas-to-Image 是一个面向组合式图像创作的全新框架。它取消了传统「分散控制」的流程，将身份参考图、空间布局、姿态线稿等不同类型的控制信息全部整合在同一个画布中。用户在画布上放置或绘制的内容，会被模型直接解释为生成指令，简化了图像生成过程中的控制流程。
今日，美团正式发布并开源图像生成模型LongCat-Image，这是一款在图像编辑能力上达到开源SOTA水准的6B参数模型，重点瞄准文生图与单图编辑两大核心场景。在实际体验中，它在连续改图、风格变化和材质细节上表现较好，但在复杂排版场景下，中文文字渲染仍存在不稳定的情况。
