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斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手，用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题，他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题，LakonLab是其背后工程支撑。
大道至简，何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式
何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架，直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联，训练网络把噪声输入直接映射为图像像素，实验表现强劲。
何恺明带大二本科生颠覆扩散图像生成：扔掉多步采样和潜空间，一步像素直出
何恺明团队提出新方法Pixel Mean Flow（pMF），突破传统扩散模型/流模型限制，砍掉多步采样和潜空间，一步在像素空间生成图像，在ImageNet不同分辨率上取得佳成绩，还介绍了核心设计、实验结果对比等。
季度AI视频生成产品：多模态输入成标配，角逐一站式生成能力 | 量子位智库AI 100
Sora2下载量破百万引发AI视频生成热潮，谷歌推出Veo3.1再掀高潮。国外大厂将其卷至电影制作级创意，国内企业追求高质量、秒级生成并落地垂直场景。量子位智库发布的产品呈现多维度技术演进。
告别噪声初始化：NTU MARS Lab提出A2A新范式，实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式，以历史机器人轨迹为生成起点，打破生成速度与精度瓶颈，在训练效率、推理速度及泛化表现上佳，还可扩展至视频生成领域。
4步生图封神，GenEval从61%狂拉到92%，全面超越GPT-4o的TDM-R1模型来了
香港科技大学唐靖团队等提出全新通用强化学习框架 TDM - R1，仅 4 步采样就让组合式生成指标 GenEval 从 61% 升至 92%，超越 GPT - 4o。它解决少步扩散模型痛点，实现多方面性能提升，为少步生图发展带来新方向。
NeurIPS 2025 | 北大联合小红书提出Uni-Instruct：ImageNet单步生图FID进入1.0时代！
北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。
Sora2不够香了！这款国产AI视频模型已经能边看边生成，生成快还互动佳
国内AI视频玩家弯道超车，百度蒸汽机（文心专精版）开卷实时流式生成。它能边看边生成，生成快还互动佳，实现生成迅速、实时交互、无限续写，重新定义AI视频生成领域。
联合理解生成的关键拼图？腾讯发布X-Omini：强化学习让离散自回归生成方法重焕生机，轻松渲染长文本图像
图像生成领域，自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型，通过强化学习提升自回归图像生成质量，能渲染长文本图像。该模型已开源，还构建奖励系统评估生成质量。
突破长视频生成瓶颈：南大、TeleAI推出全新AI生成范式MMPL，让创意一镜到底
当前AI长视频生成面临质量骤降、细节崩坏、生成低效等问题。南京大学联合TeleAI推出MMPL新范式，首创“宏观规划、微观执行”双层生成架构，实现分钟级高质量长视频稳定生成，效率显著提升。