当下的文本生成图像扩散模型取得了长足进展，为图像生成引入布局控制（Layout-to-Image, L2I）成为可能。
今天推荐一个 Dense Image Captioning 的最新技术 —— CapRL (Captioning Reinforcement Learning)。CapRL 首次成功将 DeepSeek-R1 的强化学习方法应用到 image captioning 这种开放视觉任务，创新的以实用性重新定义 image captioning 的 reward。
在开放研究领域里，苹果似乎一整个脱胎换骨，在纯粹的研究中经常会有一些出彩的工作。这次苹果发布的研究成果的确出人意料：他们用谷歌的 Nano-banana 模型做个了视觉编辑领域的 ImageNet。
在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
随着多模态大模型的不断演进，指令引导的图像编辑（Instruction-guided Image Editing）技术取得了显著进展。然而，现有模型在遵循复杂、精细的文本指令方面仍面临巨大挑战，往往需要用户进行多次尝试和手动筛选，难以实现稳定、高质量的「一步到位」式编辑。
多模态大模型在根据静态截图生成网页代码（Image-to-Code）方面已展现出不俗能力，这让许多人对AI自动化前端开发充满期待。
Reve AI 是一家 2023 年 12 月才建立的加州 AI 初创公司，他们在 2025 年 3 月推出了第一个生图模型叫 Reve Image 1.0，内部代号是「Halfmoon」。6 个月过后，再次升级该模型为「图像编辑模型」。
一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1，我们至少可以得到三个层面的信息：主体是大象，数量有两头，环境是热带稀树草原（savanna）。然而，如果由传统的表征学习方法来处理这张图片，比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformer，往往得到的表征只会体现其主体信息，也就是会简单地将该图片归为大象这一类别。这显然是不合理的。
近日，RoboChallenge 重磅推出！这是全球首个大规模、多任务的在真实物理环境中由真实机器人执行操作任务的基准测试。
AI竟然画不好一张 “准确” 的图表？AI生图标杆如FLUX.1、GPT-Image，已经能生成媲美摄影大片的自然图像，却在柱状图、函数图这类结构化图像上频频出错，要么逻辑混乱、数据错误，要么就是标签错位。
