浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架，攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构，通过双重注意力机制，实现布局精准锚定与身份高保真隔离，在基准测试中超越开源SOTA模型，对标GPT-4o等闭源系统，为定制化AI图像生成带来新突破。
在文生图（Text-to-Image）和视频生成领域，以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。
长期以来，具身智能系统主要依赖「感知 - 行动」的反应式回路，缺乏对未来的预测能力。而世界模型的引入，让智能体拥有了「想象」未来的能力。
还记得之前非常火的雪宝Olaf机器人吗？
和传统的游戏自动化脚本不同，这是一个完整的通用的大模型，不仅限于单一游戏的操作，能够玩遍市面上几乎全部的游戏类型。于是，让我们正式介绍主角，来自英伟达的最新开源基础模型 NitroGen。该模型的训练目标是玩 1000 款以上的游戏 —— 无论是 RPG、平台跳跃、吃鸡、竞速，还是 2D、3D 游戏，统统不在话下！
2025年底，最令人印象深刻的AI圈大事莫过于Gemini 3 Flash的发布。
在李飞飞团队 WorldLabs 推出 Marble、引爆「世界模型（World Model）」热潮之后，一个现实问题逐渐浮出水面：世界模型的可视化与交互，依然严重受限于底层 Web 端渲染能力。
在大语言模型和文生图领域，强化学习（RL）已成为提升模型思维链与生成质量的关键方法。
你的生成模型真的「懂几何」吗？还是只是在假装对齐相机轨迹？
尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟，但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）时，挑战随之显现：
