「JoyAI - Image - Edit」共找到 137 篇相关文章
Meta首个Agent生图模型登场，空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image，引入智能体机制，能编写代码、网络搜索，有自主修正能力，支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video，两模型均与Meta产品深度整合。
生图效果媲美GPT-4o，一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架
港科大（广州）和字节联合推出开源框架ComfyMind，它是通用视觉生成框架，能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法，媲美GPT - 4o - Image，还介绍了架构、接口等及性能评估情况。
图像编辑缺训练数据？直接从视频中取材，仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程，Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移，仅用主流编辑模型约1%监督数据，在图像编辑任务达近SOTA效果，解决数据稀缺与权衡难题。
统一架构新思考，北大团队UniWorld-V1统一大模型
北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验，发现其依赖语义编码器提取视觉特征，据此设计架构，在多基准测试表现优异，开源代码等促进研究。
10亿美元OpenAI股权兑换迪士尼版权！米老鼠救Sora来了
OpenAI官宣与迪士尼合作，将出售10亿美元股权，迪士尼获增持权利。Sora和ChatGPT Images能生成200多个迪士尼热门IP角色。合作三年，第一年授权排他，部分Sora视频或2026年初在Disney+播出。
ViT一作盛赞：这个中国开源“PS模型”强过Nano Banana
ViT核心作者Lucas Beyer连发三条帖子怒赞通义千问发布的开源模型Qwen—Image—Layered，认为这是图像生成的正确打开方式。该模型可实现PS级拆图自由，支持精细化修改图片元素，核心技术是端到端的扩散模型。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
太炸裂了！全网实测Nano Banana Pro，网友：这模型里到底装了什么鬼东西！
谷歌Nano Banana Pro出世引发全网关注，它又名Gemini 3 Pro Image，整合多模态理解能力与知识库。普通用户可在Gemini应用免费体验，实测显示其实力强悍，还在网友手中玩出花，谷歌CEO也站台。
3D版Nano Banana来了！AI修模成为现实，3D生成进入可编辑时代
2026年初市场关注3D生成领域，中国团队Hyper3D发布Rodin Gen - 2 Edit，实现3D模型局部编辑。它支持两种操作路径，将“3D生成”与“3D编辑”整合，还打通主流工作流，源于团队长期技术积累。
浙大联手字节：开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M
浙江大学与字节跳动合作，提出大规模指令跟随视频编辑数据集 OpenVE-3M，有 3M 样本对。还提出数据构造管线、编辑模型 OpenVE-Edit 及评测集 OpenVE-Bench，小参数量下超越现有开源模型。