图像模型

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...

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...

黑森林实验室（Black Forest Labs）今日正式推出 FLUX.2 [klein] 模型系列——这是目前速度最快、体积最小的高质量图像生成模型家族。它将文生图、图像编辑与多参考图生成统一于单...

在文本到图像生成领域，如何让预训练模型快速适应新的空间控制条件（如边缘图、深度图、人体姿态等），一直是一个挑战。传统方法通常需要大量标注数据和高昂的训练成本，限制了其灵活性与实用性。 GitHub：h...

在文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成领域，一个长期存在的困境是：开源模型越做越像，却始终难以真正“理解”复杂指令。 问题不在架构，而在数据与评估 —— 缺乏大规模、注重语义推理的训...

在图像生成任务中，扩散模型凭借强大的表达能力成为主流方案。然而，在仅有一张图像作为训练样本的情况下，模型容易出现过拟合现象，导致生成结果过度依赖原始图像背景或姿态，而无法很好地响应文本提示。 为此，研...

当前，大规模多模态生成模型（如 Qwen-Image、Z-Image）在图像与视频生成上展现出惊人能力，但其推理效率仍严重受限——标准扩散或流匹配模型通常需 40–100 次函数评估（NFE）才能生成...

来自俄罗斯的AI企业Sber AI，正式推出新一代扩散模型家族 Kandinsky 5.0，以“全场景覆盖+开源开放”为核心亮点，涵盖视频生成（T2V/I2V）、图像生成（T2I）、图像编辑三大核心能...

在传统图像编辑中，若想修改照片中的某个物体（如移动人物、更换背景、调整颜色），往往需要复杂的抠图、蒙版或手动重绘——操作繁琐，且容易破坏整体一致性。 由香港科技大学（广州）、阿里巴巴与香港科技大学联合...

在视觉AI领域，能够真正适配现实世界创意工作流的工具，往往比单纯的“演示级模型”更具价值。近日，黑森林实验室正式推出新一代视觉智能系统 FLUX.2，不仅在图像生成质量、细节还原度上实现突破，更以多参...

在完成 1.4 亿美元 D 轮融资后，AI 媒体基础设施平台 fal.ai（简称 fal）于年末推出其最新成果：FLUX.2 [dev] Turbo —— 一款基于 Black Forest Labs...

BRIA 开源发布了其首个文本到图像模型 FIBO —— 一个专为专业图像生成工作流设计的 JSON 原生、结构化提示驱动 的开源模型。与主流强调“想象力”的生成模型不同，FIBO 的核心目标是 可控...