「Nano Banana 2」共找到 1996 篇相关文章
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
阿里电影级视频模型万相2.6系列上线，功能比Sora2还全，人人都能当导演
12月16日，阿里发布通义万相2.6系列模型，5款新模型同时上线，覆盖图像到视频多环节。它是国内首个支持角色扮演的视频模型，功能比Sora2全，已上线阿里云百炼和万相官网。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时，发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术，将整体推理速度提升60%，还突破显存墙，且该优化可扩展到其他模型。
手机跑推理模型：Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking
Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型，仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练，性能提升明显，多数性能基准超Qwen3 - 1.7B，在多平台表现佳，还支持主流推理框架。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
世界模型有了开源基座Emu3.5！拿下多模态SOTA，性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型，能处理图、文、视频任务，在多项权威基准上性能亮眼，还具备理解长时序等能力，背后有技术创新，且选择开源。
号称视频编辑领域的开源nano banana来了，用文字就能改视频
DecartAI开源Lucy Edit模型，号称视频领域开源Nano Banana，能理解自然语言指令改视频。如输入指令可精准换服装等，渲染快，有身份保持和动态适配亮点，有多个版本，应用场景广。
超越谷歌Banana，字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统，实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据，提出索引编码等方案，联合训练模型，实际效果超越部分商业模型，为AI创作带来新可能。
别让Nano Banana骗了！混合方案让头像生成成功率从0到100%
作者用Nano banana更新头像时发现其生成中文能力差，提出将AI画图与HTML编程结合的方案。HTML搞定确定性、成本低部分，AI画图负责复杂、创意性高部分，还给出使用方法及多种头像加字设计方案。
上新：Cache-DIT 支持LTX-2模型
作者和DefTruth在Cache-DIT上支持了LTX-2模型，记录适配关键点，包括模型侧、框架侧适配。介绍LTX-2特点，如支持T2V/I2V、输出带音频，还说明Cache-DIT加载区分T2V/I2V方法及cache侧修改内容，最后给出使用示例。