新模型对标Nano Banana Pro，能免费体验。Seedance 2.0的热度还没下去，字节新模型又来了！今日，字节图像生成模型Seedream 5.0 Preview在视频编辑应用剪映、剪映海外版Capcut、字节AI创作平台小云雀均已上线，在即梦AI平台开启灰度测试，图片生成可限时免费体验。
何恺明，再次出手精简架构。
今天，首个在国产芯片上完成全程训练的SOTA（最佳水平）多模态模型开源。这是智谱联合华为开源的图像生成模型GLM-Image。从数据到训练的全流程，该模型完全基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架完成构建。
抽奖式的生图体验，确实让很多设计师在尝鲜之后又默默打开了 Photoshop。于是乎，阿里千问团队再次出手，开源了一个叫 Qwen-Image-Layered 的模型，试图从底层逻辑上解决这个问题。
强化学习（RL）在大语言模型和 2D 图像生成中大获成功后，首次被系统性拓展到文本到 3D 生成领域！面对 3D 物体更高的空间复杂性、全局几何一致性和局部纹理精细化的双重挑战，研究者们首次系统研究了 RL 在 3D 自回归生成中的应用！
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架，攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构，通过双重注意力机制，实现布局精准锚定与身份高保真隔离，在基准测试中超越开源SOTA模型，对标GPT-4o等闭源系统，为定制化AI图像生成带来新突破。
尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟，但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）时，挑战随之显现：
Canvas-to-Image 是一种新型图像生成框架，将多种控制方式（如身份、姿态、空间布局）整合到一个统一画布中，用户可通过直观操作生成高保真、多控制的图像。它简化了创作流程，让用户在单一界面完成复杂创作，为AI创作工具提供了新范式。
过去三年，扩散模型席卷图像生成领域。以 DiT (Diffusion Transformer) 为代表的新一代架构不断刷新图像质量的极限，让模型愈发接近真实世界的视觉规律。
Canvas-to-Image 是一个面向组合式图像创作的全新框架。它取消了传统「分散控制」的流程，将身份参考图、空间布局、姿态线稿等不同类型的控制信息全部整合在同一个画布中。用户在画布上放置或绘制的内容，会被模型直接解释为生成指令，简化了图像生成过程中的控制流程。
