AI图像编辑技术发展迅猛，扩散模型凭借强大的生成能力，成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题：一是“牵一发而动全身”，即便只想修改一个细节，系统也可能影响到整个画面；二是生成速度缓慢，难以满足实时交互的需求。
GPT-4o发布才过去半年，Nano Banana这种「下一代」的生图模型就出来了。 这难道是AI界的摩尔定律？不敢想再过半年后，会是什么样的「魔鬼级」生图模型来屠Nano Banana
谷歌最新图像模型nano banana横空出世，它不仅能融合多张图片拼接出全新画面，还能理解地理、建筑与物理结构，甚至将二维地图转化为三维景观。凭借Gemini的世界知识与交错生成技术，模型实现了「有记忆」的多轮创作，带来极高一致性与创造力。nano banana正在重塑AI图像生成的边界，也引发了「AI创意伙伴」未来的无限遐想。
Meta 首席 AI 负责人 Alexandr Wang 周五在 Threads 上发帖宣布，Meta 将与 Midjourney 合作 ，获得这家初创公司 AI 图像和视频生成技术的使用许可。Wang 表示 Meta 的研究团队将与 Midjourney 协作，将该技术整合到未来的 AI 模型和产品中。
今天凌晨，阿里推出了最新图像编辑模型 Qwen-Image-Edit！该模型基于 200 亿参数的 Qwen-Image 架构构建，支持中英文双语精准文本编辑，在保持原有风格的同时完成修改。此外，Qwen-Image-Edit 将输⼊图像同时输⼊到 Qwen2.5-VL（实现视觉语义控制）和 VAE Encoder（实现视觉外观控制），兼具语义与外观的双重编辑能⼒。
AI图像的水印技术要变天了！一款全新的去水印技术——UnMarker，能在5分钟内去除市面上几乎所有的AI图像水印。
近年来，文生图模型（Text-to-Image Models）飞速发展，从早期的 GAN 架构到如今的扩散和自回归模型，生成图像的质量和细节表现力实现了跨越式提升。这些模型大大降低了高质量图像创作的门槛，为设计、教育、艺术创作等领域带来了前所未有的便利。
当下的AI图像生成领域，Diffusion模型无疑是绝对的王者，但在精准控制上却常常“心有余而力不足”。
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。
【2025年6月，波士顿】近日，全球下一代AI驱动器官芯片平台创新公司耀速科技（Xellar Biosystems）与国际制药巨头辉瑞（Pfizer）联合发布一项重磅成果：AI深度学习病理图像自动识别系统。
