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这两天，Arena 平台上突然出现一款神秘的图像生成模型，代号「mona-lisa-1」。有人让该模型「生成一张你的创造者的图片」，模型点名 OpenAI 和奥特曼。且有网友用 OpenAI 验证工具检测生成图片后，确认图片中带有 OpenAI 的 SynthID 水印。
近日，浙江大学 OmniAI 团队在 《Show, Don’t Tell: Evaluating Spatial Cognition in Generative Pixels Rather Than LLM Text》 中提出 ProVisE，让图像生成模型直接在图中回答空间问题，并将视觉答案还原为原 benchmark 可以评分的结构化预测。
昨天，谷歌把最新图像生成模型Nano Banana 2正式塞进了谷歌地球网页版。谁能想到，一觉醒来，新功能被玩坏，谷歌紧急撤回了这一功能！结果效果太逼真，被专家强烈反对后，谷歌紧急撤回了新功能，「加强防护措施」后再次发布。
给图像生成模型一张人物参考图，它大概率能抓住身份特征。
今天，阿里通义团队发布了他们第三代图像生成模型：Qwen-Image-3.0 。官方博客用了一个字来概括这一代的核心进步，「实」。不是好看，不是炫技，是「实」。内容丰实、细节真实、知识厚实。
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。
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。
文生图的"慢思考"，到底有没有用？
AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？
今年以来，图像生成模型的迭代节奏明显加快。