图像模型

今日，字节跳动 Seed 团队正式发布了新一代图像编辑模型 SeedEdit 3.0。该模型基于文生图模型 Seedream 3.0，融合多样化的训练数据与奖励机制，在图像主体与背景一致性、指令理解能...

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...

字节跳动推出新型框架 InfiniteYou (InfU)，用于在保留个人身份特征的前提下，通过自由形式的文本描述重新创作照片。该框架利用先进的扩散变换器（Diffusion Transformers...

在漫画生产行业中，基于参考图像的线稿上色是一项既复杂又关键的任务。一页漫画通常包含多样的人物、物体和背景，这不仅要求上色过程具备高准确性、上下文一致性，还需要灵活控制以满足不同场景需求。然而，传统的扩...

在图像生成领域，闭源模型如 GPT-4o、IDEF-2 和 DALL·E 3 已展现出令人惊叹的指令遵循能力，能够精准执行复杂的文本引导编辑任务。相比之下，开源社区虽有进展，却始终受限于高质量、大规模...

在文生图模型日益成熟的今天，提升生成质量已不再是唯一目标——如何让图像真正符合人类的审美偏好，成为更高阶的挑战。 现有方法通常依赖强化学习或可微奖励机制，将模型输出与人类偏好对齐。但这些方法普遍存在两...

智谱AI正式推出GLM-Image——业界首个开源的工业级离散自回归图像生成模型。这款模型创新性地采用自回归模块+扩散解码器的混合架构，既继承了自回归模型对复杂语义的精准理解能力，又兼具扩散模型高保真...

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...

来自 浙江大学、哈佛大学 和 南洋理工大学 的研究人员提出了一种名为 Insert Anything 的创新框架，通过用户指定的灵活控制，将参考图像中的对象无缝整合到目标场景中。这一方法无需为每个任务...

香港中文大学、香港科技大学与字节跳动联合推出开源模型 DreamOmni2，旨在突破当前 AI 图像编辑与生成的两大瓶颈：纯文本指令表达力有限，以及现有模型难以处理抽象概念（如风格、纹理、妆容等）。 ...

BRIA AI 正式发布其最新文本到图像模型 Bria 3.2。作为一款专为企业和商业应用打造的生成模型，Bria 3.2 凭借仅 40 亿参数 的轻量架构，在美学效果与文本渲染能力方面表现优异，经评...

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...