Chroma 模型家族正式发布：基于 FLUX.1-schnell，8.9亿参数开源无限制，4大分支适配不同需求
开发者 lodestones 近期宣布，基于 FLUX.1-schnell 构建的 8.9 亿参数生成模型 Chroma 已完成全部基础训练，正式开放供开发者与研究者使用。作为完全遵循 Apache ...
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GNER-T5-XXL：GNER 提升零样本实体识别能力，可用于 Flux、Chroma 等模型
在多模态生成系统中，精准识别文本中的关键语义元素，是生成高质量图像或内容的前提。例如，当输入提示词“一位身着红色礼服的女人，手持手枪，站在黑暗小巷中”，模型需要准确识别出“红色礼服”“手枪”“黑暗小巷...
阿里 Qwen 团队发布Qwen-Image-Edit：支持语义与外观双重编辑的图像编辑模型
阿里Qwen项目组今日正式推出 Qwen-Image-Edit，基于 Qwen-Image 20B 模型进一步训练而成，是 Qwen-Image 系列在图像编辑方向的重要延伸。 该模型不仅继承了 Qw...
Nunchaku发布量化版Qwen-Image模型，支持高效图像生成
Nunchaku 官方宣布，其基于Qwen-Image的四个量化版本模型已正式上线 Hugging Face和魔塔！这些模型专为高效文本到图像生成而优化，尤其在复杂文本渲染方面表现突出。 Huggin...
Meta AI 发布 DINOv3：无需微调、无需标注的下一代视觉模型
Meta AI 正式推出 DINOv3 —— 一项在计算机视觉领域具有里程碑意义的自监督学习模型。它不仅刷新了密集预测任务的性能上限，更首次证明：一个通用、冻结的视觉骨干，可以在无需微调的情况下，在多...
阶跃星辰发布 NextStep-1：140 亿参数自回归模型，用“连续令牌”重塑图像生成
在图像生成领域，自回归模型长期被视作“文本专家，视觉弱项”——它们擅长逐词生成语言，却难以像扩散模型那样精细构建图像。而如今，阶跃星辰（StepFun）正试图打破这一边界。 GitHub：https...
Pattern Diffusion：专为无缝图案生成而生的扩散模型
由开发者 Alex Reid 推出的 Pattern Diffusion，是一个专为生成可平铺（tiling）表面图案而从零训练的扩散模型。它基于 Stable Diffusion 2-Base 架构...
天工AI发布 UniPic-2.0：轻量高效、统一多模态图像生成与编辑新范式
天工AI正式推出 UniPic-2.0 系列模型，基于 SD3.5-Medium 架构与创新训练策略，在文本到图像生成、细粒度图像编辑和多模态理解任务中实现全面性能突破。 GitHub：https...
LEGION：一个能“看懂”伪造痕迹并指导图像优化的多模态分析框架
随着生成模型的飞速发展，AI 合成图像已变得越来越逼真。然而，这种进步也带来了严峻挑战：虚假内容泛滥、误导信息传播、数字信任危机加剧。 作为应对，合成图像检测技术应运而生。但当前方法普遍存在三大局限...
X-Omni：腾讯混元提出统一图像与语言生成的离散自回归新模型
“能否用同一个模型，既写诗又作画？”这是多模态模型长期以来追求的目标。 近年来，研究者尝试将语言模型中成功的“下一 token 预测”范式扩展到图像领域，构建统一的离散自回归模型，期望实现图像生成与语...
上海大学联合vivo推出新型交互式图像抠图方法SDMatte：用扩散模型重新定义交互式抠图
上海大学与 vivo 联合研究团队近期提出一种名为 SDMatte 的新型交互式图像抠图方法。该方法基于稳定扩散模型（Stable Diffusion），支持点、框和掩码三种视觉提示，能够从自然图像中...
图像质量评估体系HPSv3：用“人类偏好”重新定义图像生成质量评估
当AI画出一张“森林中休息的鹿”，我们如何判断它画得好不好？ 是看它是否包含“鹿”和“树木”？还是看光影是否自然、构图是否美观、整体是否令人愉悦？显然，后者更贴近人类的真实审美。然而，当前大多数文本到...
