在生成式 AI 浪潮中，文生图技术已实现跨越式发展，在视觉呈现上达到了前所未有的高度。然而，在生成图像中准确合成拼写正确、结构规范且风格协调的文字 —— 视觉文本渲染（Visual Text Rendering, VTR），至今仍是该领域尚未攻克的核心难题。
大家是否有这样的感觉？给定几张场景中拍摄的图片，往往能够在脑海中想象出这个场景的三维布局，然而当前的多模态大模型还停留于纯文本或者 2D 视觉的推理表示，限制了图像中隐含几何结构的表达能力。
视频生成进入大规模时代，但计算成本也炸了。
视觉世界模型 “VideoWorld 2” 由豆包大模型团队与北京交通大学联合提出。不同于 Sora 2 、Veo 3、Wan 2.2 等主流多模态模型，VideoWorld 系列工作在业界首次实现无需依赖语言模型，即可认知世界。
刚刚，Luma AI甩出全新模型Uni-1，正面对标谷歌Nano Banana Pro和GPT Image 1.5。Uni-1是一个统一的图像理解与生成模型。在官方展示中，Uni-1具备角色姿态迁移、故事板生成、草稿+材质结合参考生成、草稿转漫画、多参考图场景合成、草稿引导的照片编辑、UV贴图生成、带有文字的贺卡海报生成等诸多能力。
近期，大连理工与快手可灵团队推出了 MultiShotMaster—— 一个高度可控的多镜头视频生成框架，该论文向研究社区展示了即使在 1B 左右的小参数量级模型上，也可以实现导演级的镜头调度和连贯叙事，且支持多图参考、主体运动控制。
当GRPO让大模型在数学、代码推理上实现质变，研究团队率先给出答案——首个将强化学习系统性引入文本到3D自回归生成的研究正式诞生，并被CVPR 2026接收。该研究不只是简单移植2D经验，而是针对3D生成的独特挑战，从奖励设计、算法选择、评测基准到训练范式，做了一套完整的系统性探索。
从“在线训练”到“离线建图”，扩散模型速度再突破！
就在刚刚，NUS研究者呼吁：NeurIPS、ICML、CVPR三大顶会，正在反噬整个AI学术圈！平均每个研究者每年被逼狂发4.5篇论文，已经身心俱疲。总之，顶会模型已经濒临崩溃，是时候踩刹车了！
最近，上海交通大学 ScaleLab 与香港大学 MMLab@HKU 领衔发布 RoboTwin 系列新作 RoboTwin 2.0 以及基于 RoboTwin 仿真平台在 CVPR 上举办的双臂协作竞赛 Technical Report。
