图像模型

字节跳动正式推出 Seedream 4.0（即梦图片4.0），新一代图像创作模型。该模型在前代 Seedream 3.0 和 SeedEdit 3.0 的基础上，全面增强逻辑理解与多模态推理能力，首次...

腾讯混元项目组正式开源HunyuanImage 2.1，一款支持 2048×2048 超高分辨率（2K）生成的文生图模型。该模型在语义对齐、细节控制与推理效率方面实现显著提升，具备电影级构图能力，并原...

来自香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室和悉尼大学的研究团队，推出了一款名为Transition Models (TiM) 的新型生成模型。该模型通过重构生成学习的核心目标，成功破解了生成模型领...

在工业设计、机械工程、产品开发领域，有一个长期存在的“效率瓶颈”： 设计师画好了二维工程图 → 工程师手动在 CAD 软件里重建三维模型 → 耗时、易错、难迭代。 现在，这个问题有了一个自动化解法 ...

在个性化图像生成任务中，我们常常希望将多个参考主体（如人物、动物、物体）的特征融合到一张新图像中——例如，“让A的脸型、B的发型、C的表情和D的服饰出现在同一人身上”。这类任务被称为多主体个性化生成...

在单目深度估计、表面法线预测等密集几何预测任务中，如何在有限标注数据下实现高精度的零样本泛化，一直是三维视觉的核心挑战。 近年来，研究者尝试利用文本到图像生成模型（如Stable Diffusion...

在生成模型中，可控人脸合成是一项极具挑战的任务。既要保证生成图像的真实感与细节质量，又要实现对发型、五官、表情等语义属性的精确控制，二者往往难以兼顾。 现有方法常将语义条件直接拼接或交叉注意力注入生成...

对研究人员而言，撰写论文只是第一步。在会议展示阶段，如何将复杂的研究内容浓缩成一张信息清晰、视觉美观、叙事连贯的学术海报，是一项耗时且需要设计经验的任务。 尽管已有自动化工具尝试解决这一问题，但大多数...

尽管当前的文本到图像（Text-to-Image, T2I）扩散模型能够生成高度逼真的图像，但在一个关键任务上仍频频失手：准确理解并渲染文本中描述的空间关系。 例如，当用户输入： “一个棕色皮革沙发放...

文本到图像（T2I）生成技术的进步，离不开强化学习方法的优化与基准测试的支撑。但当前领域存在两大核心问题：一是传统强化学习依赖“点式奖励模型”打分，易出现“分数涨而质量降”的奖励操控现象；二是现有基准...

字节跳动智能创作实验室UXO项目组近期发布了UXO家族的新成员——USO（统一风格-主体优化定制模型）。这款模型打破了现有技术中“风格驱动”与“主体驱动”生成相互孤立的困境，能在单一框架下自由组合任意...

谷歌正在为其 Gemini 聊天机器人引入一项重要升级：全新的 AI 图像模型 Gemini 2.5 Flash Image。该模型不仅提升了图像生成质量，更在编辑精度、角色一致性与多图融合方面实现了...