图像模型

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...

“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...

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...

在图像生成领域，扩散模型已成主流，但其典型架构依赖变分自编码器（VAE）将图像压缩至低维潜在空间，再在该空间进行生成。这种“两阶段”范式虽能降低计算负担，却也带来了解码伪影与信息损失等固有缺陷。 为突...

阿里 Qwen 项目组正式推出 Qwen-Image，这是通义千问系列中首个专注于图像生成的基础大模型。基于 20B 参数的 MMDiT（Multimodal Diffusion Transforme...

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...

在图像生成领域，如何让模型输出更符合人类审美与偏好，已成为对齐研究的核心目标。基于流匹配（Flow Matching）的生成模型近年来展现出强大潜力，而 Group Relative Policy O...

黑森林实验室（Black Forest Labs, BFL）与创意 AI 平台 KREA AI 正式宣布推出 FLUX.1 Krea [dev] —— 一个全新的开源文本到图像生成模型，也是 Krea...

在当前多模态生成模型的发展中，研究者始终在探索一个统一的建模范式：能否用类似语言模型“预测下一个词”的方式，来生成图像？这种被称为“下一令牌预测（next-token prediction）”的自回归...

在图像检测与分割领域，高质量的专用模型往往能显著提升下游任务的表现。开发者 Anzhc 基于自建标注数据集，训练并开源了一系列面向特定视觉任务的 YOLO 模型，涵盖面部、眼部、头部、胸部等细粒度目标...

在图像编辑任务中，移除一个物体看似简单，实则极具挑战。 不仅要将目标对象从画面中“擦除”，还需同步清除其带来的视觉副产物——如阴影、倒影、高光、遮挡痕迹等。若处理不当，即便主体消失，残留的影子或反光仍...