文生图开源第一易主，但 HiDream-O1-Image 为什么褒贬不一？
文生图开源第一易主，但 HiDream-O1-Image 为什么褒贬不一？UiT 架构探路者，底牌还没亮。
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12150 点击 2026-06-02 15:05
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UiT 架构探路者，底牌还没亮。
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。
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。
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。
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。
智象未来正式发布基于新一代原生全模态模型架构 Unified Transformer（UiT）打造的图像大模型 HiDream-O1-Image-Pro。这一超2千亿参数的原生全模态图像大模型，不仅在多个基准测试中刷新 SOTA 纪录，也标志着智象未来正向图像、视频、文本、音频等多模态统一建模的“原生全模态”阶段迈进。
来自浙江大学和阿德莱德大学的研究团队提出了 FlashAR—— 一个轻量级的后训练加速框架。不需要从头训练，在 Emu3.5-Image-34B 模型上，仅用原始训练数据的 0.05%（约 8 万张图片），就能将预训练好的自回归模型改造成高度并行的生成器 Emu3.5-34B-Flash，实现最高 22.9 倍的端到端加速。
李飞飞团队最新发布ESI-Bench——一个专门用来评测具身空间智能的新基准。过去的空间智能评测默认给模型最优观测，而ESI-Bench第一个把观察者变成行动者，闭合了感知-行动回路。
Sam Altman 今天在 X 上扔出一个数字：ChatGPT Images 2.0 在印度已经生成超过 10 亿张图。距离产品发布只有 27 天。TechCrunch 和第三方数据验证了印度确实是最大市场——但全球增长远没有那么均匀，这更像一场区域性起飞。
当「地表最强生图」遇上「最强视频生成」，这对王炸组合再一次点燃了网友们的创作激情。