超快速 AI 生图领域再破性能天花板！香港科技大学唐靖团队、香港科技大学（深圳分校）胡天阳、小红书 hi-lab 罗维俭提出全新通用强化学习框架 TDM-R1，精准破解超快速扩散生成的核心痛点 —— 仅需 4 步采样（4 NFE），便将组合式生成指标 GenEval 从 61% 飙升至 92%，
来自阿里高德的一篇最新 ICLR 2026 中稿论文《Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models》提出了面向文生图空间智能的系统性评估基准 SpatialGenEval，旨在通过长文本、高信息密度的 T2I prompt 设计，以及围绕空间感知
近日，美团推出全新多模态统一大模型方案 STAR（STacked AutoRegressive Scheme for Unified Multimodal Learning），凭借创新的 "堆叠自回归架构 + 任务递进训练" 双核心设计，实现了 "理解能力不打折、生成能力达顶尖" 的双重突破。
流匹配模型因其坚实的理论基础和在生成高质量图像方面的优异性能，已成为图像生成（Stable Diffusion, Flux）和视频生成（可灵，WanX，Hunyuan）领域最先进模型的训练方法。然而，这些最先进的模型在处理包含多个物体、属性与关系的复杂场景，以及文本渲染任务时仍存在较大困难。
SANA-Sprint是一个高效的蒸馏扩散模型，专为超快速文本到图像生成而设计。通过结合连续时间一致性蒸馏（sCM）和潜空间对抗蒸馏（LADD）的混合蒸馏策略，SANA-Sprint在一步内实现了7.59 FID和0.74 GenEval的最先进性能。SANA-Sprint仅需0.1秒即可在H100上生成高质量的1024x1024图像，在速度和质量的权衡方面树立了新的标杆。
梁文锋带领着DeepSeek，还在继续搅动大模型行业。继用R1模型炸场之后，1月28日凌晨，除夕夜前一晚，DeepSeek又开源了其多模态模型Janus-Pro-7B，宣布在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了DALL-E 3（来自 OpenAI）和Stable Diffusion。
DeepSeek大爆出圈，现在连夜发布新模型——多模态Janus-Pro-7B，发布即开源。在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了DALL-E 3和Stable Diffusion。
