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来自西湖大学和香港中文大学（深圳）的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization（DrPO），把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中，奖励只负责对候选图像排序，不参与反向传播。具体而言，针对同一个文本提示词，当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引，低分样本产生排斥，并结合参考模型约束给出模型的更新方向。
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。
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。
编辑｜Panda 在文生图模型的技术版图中，VAE 几乎已经成为共识。从 Stable Diffusion 到 FLUX，再到一系列扩散 Transformer，主流路线高度一致：先用 VAE 压缩视
6B小模型，首日下载量高达50万次，上线不到两天直接把HuggingFace两个榜单都冲了个第一。
谷歌乘胜追击！Gemini 3 Pro好评如潮没两天，最强文生图模型Nano Banana也推出Pro版本。
在图像生成上，Google 其实已经有 Imagen 4 这样的文生图模型，为什么 nano banana 最后还是由 Google 带来的？但这确实不是偶然或者瞎猜的，nano banana 是结合了 Google 多个团队的项目成果。首先就是 Gemini 强大的世界知识与指令遵循能力，其次就是 Google 内部顶尖文生图模型 Imagen，所提供的极致图像美学与自然度追求。
近年来，文生图模型（Text-to-Image Models）飞速发展，从早期的 GAN 架构到如今的扩散和自回归模型，生成图像的质量和细节表现力实现了跨越式提升。这些模型大大降低了高质量图像创作的门槛，为设计、教育、艺术创作等领域带来了前所未有的便利。
谷歌把最新的文生图模型 Imagen 4，以及它的 Pro Max 版 Imagen 4 Ultra，放到了 AI Studio 和 API 里。
霸榜数天的神秘文生图模型 Mogao，什么来头？