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关键词: AI新闻,AI作图,智象未来,HiDream.ai,HiDream-O1-Image-1.5

每一次技术范式的重大转换，都是旧秩序松动、新物种诞生的窗口期。

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文生图的"慢思考"，到底有没有用？

关键词: AI新闻,模型训练,域协调器,DRDD,Decoupled Residual Denoising Diffusion Models

在图像到图像翻译（Image-to-Image Translation, I2I）这个任务上，扩散模型过去几年几乎形成了一套默认逻辑：先把输入图像和噪声混合，再一步步去噪，把目标图像 “还原” 出来。

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近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。

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训练时让分布沿最优传输的 “下山方向” 走，推理时只需一次网络前向。W-Flow 把多步演化压进静态生成器，在 ImageNet 256×256 上刷新一步生成指标。

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UiT 架构探路者，底牌还没亮。

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在这场日益蔓延的“Token焦虑”中，Agnes AI的举动显得格外扎眼——这家全球榜单排名第九的AI Lab宣布，自6月1日起，旗下全模态模型API无限期免费开放。Agnes AI本次开放覆盖其三款核心模型：文本模型Agnes-2.0-Flash、图像模型Agnes-Image-2.0-Flash以及视频模型Agnes-Video-V2.0。

关键词: AI新闻,李飞飞,GPIC,Giant Permissive Image Corpus,开放图像语料库,图像数据集

就在前两天，斯坦福大学等机构发布了一个名为 GPIC（Giant Permissive Image Corpus，巨型开放图像语料库）的数据集。

关键词: AI新闻,deepseek,陈德里,自动研究Skill,DeliAutoResearch

DeepSeek研究员陈德里，在个人博客更新一篇研究综述论文。用的是他自己的技能DeliAutoResearch，DeepSeek-V4-Pro研究和写作，GPT-Image2画图。论文共迭代6次（V1：4 次，V2：1 次，V3：1 次），总耗时6天，进行了约108轮Agent调用，消耗64.8万token，写了2234行LaTeX代码。

关键词: AI新闻,模型训练,VeRL-Omni,人工智能

VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。