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用 AI 生图的人，应该都体会过这种痛苦。

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2026 年 6 月，HuggingFace 上一个名为 Boogu-Image-0.1 的开源模型，在上传以后迅速引爆了 AI 圈。这款模型最引人注目的地方，在于它以区区 10B 的参数规模，就在多项关键能力上超过了很多参数量更大的模型。

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Meta超级智能实验室（MSL）扔出了首个图像生成模型Muse Image，代号「芒果」（Mango）。这是我们迄今为止最先进的图像生成模型。与Muse Image一同亮相的，还有视频模型Muse Video，目前仍是预览版。

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MrFlow（Multi-Resolution Flow Matching）就用这样的三阶段，在Qwen-Image等模型上把端到端生成时间从49.32s压到4.77s，实际加速10.35x。文章发布当日即登上Hugging Face Daily Papers；发布三天内，GitHub已收获200+stars；目前也已登上Hugging Face Trending Papers。

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Meta 旗下的超智能实验室 Meta Superintelligence Labs 推出了图像生成模型 Muse Image，并同步预览了 Muse Video。目前，Muse Image 已经接入 Meta AI 应用、网页端以及部分地区的社交平台，Muse Video 也即将向创作者开放。

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文生图的"慢思考"，到底有没有用？

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最近，有网友发现了 ChatGPT 一个奇怪的图片 bug。给它下面的提示词：

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UiT 架构探路者，底牌还没亮。

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当AI生图真的开始被普通人使用，它会先被用在哪里？所以这次我没有继续测模型或者写Prompt分享。而是去找了10个身边的普通人，问他们怎么开始用AI生图，又为什么会在这些具体的小事上用到它。

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允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这两天，大家伙朋友圈是不是被GPT-Image-2刷屏了？ 文字渲染精准、高密度的信息图，复杂布局和美学UI一次到位，真实感爆棚。 连社交媒体截图