刚刚,OpenAI推出全新ChatGPT Images,奥特曼亮出腹肌搞宣传
刚刚,OpenAI推出全新ChatGPT Images,奥特曼亮出腹肌搞宣传如果你刚刚打开 X 并且正好关注了 OpenAI 和山姆・奥特曼,那么你可能会看到这样的照片:
如果你刚刚打开 X 并且正好关注了 OpenAI 和山姆・奥特曼,那么你可能会看到这样的照片:
Canvas-to-Image 是一种新型图像生成框架,将多种控制方式(如身份、姿态、空间布局)整合到一个统一画布中,用户可通过直观操作生成高保真、多控制的图像。它简化了创作流程,让用户在单一界面完成复杂创作,为AI创作工具提供了新范式。
为了抢回头把交椅,OpenAI 今天正式推出了最新图像视觉模型 GPT-Image-1.5。这也是继 GPT-5.2 之后,OpenAI 红色警报计划中又一记重拳。
Canvas-to-Image 是一个面向组合式图像创作的全新框架。它取消了传统「分散控制」的流程,将身份参考图、空间布局、姿态线稿等不同类型的控制信息全部整合在同一个画布中。用户在画布上放置或绘制的内容,会被模型直接解释为生成指令,简化了图像生成过程中的控制流程。
今日,美团正式发布并开源图像生成模型LongCat-Image,这是一款在图像编辑能力上达到开源SOTA水准的6B参数模型,重点瞄准文生图与单图编辑两大核心场景。在实际体验中,它在连续改图、风格变化和材质细节上表现较好,但在复杂排版场景下,中文文字渲染仍存在不稳定的情况。
在 Text-to-Video / Image-to-Video 技术突飞猛进的今天,我们已经习惯了这样一个常识: 视频生成的第一帧(First Frame)只是时间轴的起点,是后续动画的起始画面。
千问 App,大家都用上了吧?
6B小模型,首日下载量高达50万次,上线不到两天直接把HuggingFace两个榜单都冲了个第一。
近日,腾讯优图实验室联合华东理工大学、北京大学等研究团队在A生成图像检测(AI-Generated Image Detection)泛化问题上展开研究,提出Dual Data Alignment(双重数据对齐,DDA)方法,从数据层面系统性抑制“偏差特征”,显著提升检测器在跨模型、跨数据域场景下的泛化能力。
REG 是一种简单而有效的方法,仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型(如 DINOv2)的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练,从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上,