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关键词: AI新闻,i1,文生图,开源模型

近来文生图模型发展迅速，但每篇工作多是独立地引入一整套模型、数据和训练设计，然后用私有的数据训出来了一个亮眼的模型。

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过去三年，AI 内容生成行业经历了几轮密集的技术迭代。从文生图到文生视频，从几秒的短片到分钟级的长视频，每一轮升级都让生成内容的质量和时长向前推进一步。

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训练一个顶级文生图模型，到底需要多少钱？

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文本生成图像的领域早已经是一片红海，看上去已经卷无可卷了。

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来自西湖大学和香港中文大学（深圳）的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization（DrPO），把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中，奖励只负责对候选图像排序，不参与反向传播。具体而言，针对同一个文本提示词，当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引，低分样本产生排斥，并结合参考模型约束给出模型的更新方向。

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全员本科生！ 刚刚，何恺明携本科生“军团”又放出一篇新论文。

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文生图的"慢思考"，到底有没有用？

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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。

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2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。

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UiT 架构探路者，底牌还没亮。