搜索
今天，阿里通义团队发布了他们第三代图像生成模型：Qwen-Image-3.0 。官方博客用了一个字来概括这一代的核心进步，「实」。不是好看，不是炫技，是「实」。内容丰实、细节真实、知识厚实。
MrFlow（Multi-Resolution Flow Matching）就用这样的三阶段，在Qwen-Image等模型上把端到端生成时间从49.32s压到4.77s，实际加速10.35x。文章发布当日即登上Hugging Face Daily Papers；发布三天内，GitHub已收获200+stars；目前也已登上Hugging Face Trending Papers。
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。
FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
千问前脚刚把Qwen-Image-2.0甩出来，后脚就又放大招，冲着牛马党学生党的「痛处」下手了——就在这两天，重磅发布了AI PPT生成工具：Qwen AI Slides（幻灯片），据说从内容结构到视觉配图，一套全包……
BUBBLE 2026 — ISSUE #18 家人们， 马上没几天快过年了，明显各个厂商已经开始疯狂卷了。 上周到现在，让我们来算算有多少东西了， 5.3 Codex，4.6 Opus， 可灵3.0
今天，阿里巴巴发布了新一代图像生成基础模型Qwen-Image 2.0，这一模型支持长达一千个token的超长指令、2k分辨率，并采用了更轻量的模型架构，模型尺寸远小于Qwen-Image 2.0的20B，带来更快的推理速度。
AI生成一张图片，你愿意等多久？在主流扩散模型还在迭代中反复“磨叽”、让用户盯着进度条发呆时，阿里智能引擎团队直接把进度条“拉爆”了——5秒钟，到手4张2K级高清大图。
热门LoRA首次内置，控光换镜头实测可用。