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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。
最近，一篇名为 FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining 的工作引起了不少关注。换句话说，FreeStyle 研究的是 style-content dual-reference generation，也就是「内容 - 风格双参考生成」。
过去几年，扩散模型几乎定义了高质量图像生成：从随机噪声出发，经过多轮迭代，逐步 “雕刻” 出一张图像。但随着大语言模型席卷人工智能领域，另一条路线正迅速走到舞台中央 —— 图像，能否也像语言一样，通过自回归方式逐步生成？
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。
图像生成正在从「一句话生成一张图」，走向更接近真实创作流程的开放任务。
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。
文生图的"慢思考"，到底有没有用？