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文生图的"慢思考"，到底有没有用？

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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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2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。

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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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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。

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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。

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近日，字节跳动智能创作部门（Intelligent Creation Lab）提出新作 DreamLite，一个主干网络仅有 0.39B 参数的轻量级统一扩散模型，在单一网络内同时支持文生图（Text-to-Image） 和图像编辑（Text-guided Image Editing）两个任务，是目前已知首个实现这一能力的端侧模型。

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各种单点的 AI 生图、生视频工具，我们平时已经聊过很多了。关注行业风向的朋友应该能察觉到，现在的 AIGC 正在经历一个分水岭：大家不再满足于用 AI 跑出一张精美的图，或者几秒钟用来炫技的动态片段。

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用强化学习（RL）优化文生图模型的 prompt following 能力，是一条被广泛验证的路径 —— 让模型根据 prompt 用不同随机种子生成多张图片，通过 reward model 计算 reward，再利用相关 RL 算法优化模型。