智源统一图像生成模型OmniGen2发布后，立刻在AI图像生成领域掀起巨响，多模态技术生态进一步打通。才一周，GitHub星标就已经破了2000，X上的话题浏览数直接破数十万。
设定角色，让AI照“本”生成主角不变的不同图像，对于各路AIGC工具来说一直是不小的挑战。
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）、Transformer 架构与高性能视觉理解模型的蓬勃发展，视频生成任务取得了令人瞩目的进展。从静态图像生成视频的任务（Image-to-Video generation）尤其受到关注，其关键优势在于：能够以最小的信息输入生成具有丰富时间连续性与空间一致性的动态内容。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。
![Black Forest震撼开源FLUX.1 Kontext [dev]：媲美GPT-4o的图像编辑](https://www.aitntnews.com/pictures/2025/6/27/49d75709-5310-11f0-82be-fa163e47d677.jpg)
前段时间，沉寂了很久的Flux官方团队Black Forest Labs发布了新模型：FLUX.1 Kontext，这是一套支持生成与编辑图像的流匹配（flow matching）模型。FLUX.1 Kontext不仅支持文生图，还实现了上下文图像生成功能，可以同时使用文本和图像作为提示词，并能无缝提取修改视觉元素，生成全新且协调一致的画面。
随着 GPT-4o 展现出令人印象深刻的多模态能力，将视觉理解和图像生成统一到单一模型中已成为 AI 领域的研究趋势（如MetaQuery 和 BLIP3-o ）。
图像生成界的“大魔王”Midjourney也来卷视频生成了？！
测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
在旧金山AI工程师世博会上，Simon Willison用自创「骑自行车的鹈鹕」图像生成测试，幽默回顾过去半年LLM的飞速发展。亲测30多款AI模型，强调工具+推理成最强AI组合！
图像生成、视频创作、照片精修需要找不同的模型完成也太太太太太麻烦了。 有没有这样一个“AI创作大师”，你只需要用一句话描述脑海中的灵感，它就能自动为你搭建流程、选择工具、反复修改，最终交付高质量的视觉作品呢？
