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。
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」。
刚刚，Qwen推出了新图像编辑模型——Qwen-Image-Edit-2509。不仅支持多图融合，提供“人物+人物”，“人物+商品”，“人物+场景” 等多种玩法，还增强了人物、商品、文字等单图一致性。
深夜，阿里通义大模型团队连放三个大招：开源原生全模态大模型Qwen3-Omni、语音生成模型Qwen3-TTS、图像编辑模型Qwen-Image-Edit-2509更新。Qwen3-Omni能无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音输出。
即梦AI最新上线的Agent模式，只需要说出你的需求，它就能自动帮你写提示词，新上手的小白也能轻松玩转。比Nano banana更懂中文场景，文生图和图像编辑还比Nano banana强！
谷歌这只「香蕉」火得有些疯狂：Nano Banana（即 Gemini 2.5 Flash Image）自 8 月底上线以来，仅用几周就吸引了超过 1,000 万新用户，并在 Gemini 应用中完成了 2 亿次图像编辑请求
刚刚，豆包·图像创作模型Seedream 4.0同时登顶「文生图」和「图像编辑」两项榜单！相比Nano Banana，Seedream 4.0在文生图的清晰度和美感上优势较为明显；在图像编辑上则难分伯仲，仅小幅领先。
AI图像编辑技术发展迅猛，扩散模型凭借强大的生成能力，成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题：一是“牵一发而动全身”，即便只想修改一个细节，系统也可能影响到整个画面；二是生成速度缓慢，难以满足实时交互的需求。
