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數美萬物將圖生 3D 模型 Hi3D V1.0 開源，程式碼與權重已在 GitHub、Hugging Face 發布，基於 Sparc3D 稀疏表示框架。訓練用 3D 資產從約 50 萬擴至約 200 萬，新增 1536³層級，最高有效稀疏表面提取解析度為 1536³，官方稱該模型在開源前已進入真實使用者生產工作流驗證。技術報告顯示，562 組人類偏好對比中它勝出 469 次、綜合得分 85.9%，多視角一致性 0.75 與細節豐富度 0.841 在九種對比方法中最高。
面向藝術家的開源創作工具 ArtCraft 上線，提供 macOS、Windows 與瀏覽器版本，全部程式碼在 GitHub 開源，無需訂閱。它把生成與合成放在同一畫布：Image to Location 可把虛擬角色放進實拍環境並保持單一地點一致性，Image to 3D Mesh、Character Posing、背景移除、2D/3D 合成與混合素材用於精確排布鏡頭，頁面還列出 Seedance 2.5、Nano Banana 2 等模型。
Google 發布新一代生圖模型 Nano Banana 2.1，可 4K 直出，並升級蒙版編輯、背景替換與主體一致性。據 Arena 評測，其文生圖、多圖編輯與單圖編輯三項功能平均提升約 61.7 分，文生圖排名第四，僅次於 GPT。API 價格上，1K、2K 圖片生成價格減半，4K 降價約 25%；已上線 Gemini App、Google AI Studio，每天贈送 50 積分，開發者可用 gemini-nano-banana-2.1 接入付費 API。
Black Forest Labs 發布開源影像生成模型 FLUX.3 Image Klein，新增可用 bounding box 指定畫面元素位置的佈局控制，Diffusers 已首日支援。單一模型同時覆蓋文生圖、多參考圖生圖：提示詞中用 <ref_image_0> 引用參考圖，編輯時用 src_bbox 與 tgt_bbox 指定區域移動，座標按 0–1000 歸一化、y 在前，任意尺寸通用。
Black Forest Labs 發布 5.6B 引數的開源權重模型 FLUX 3 Image Klein，支援文生圖、影像編輯和最多 10 張參考圖的多參考生成，並保留原生 4K 與邊界框控制。INT8 版本可在 8GB 視訊記憶體的 NVIDIA RTX 顯示卡上通過 ComfyUI 或 Diffusers 執行，蒸餾模型在 RTX 5090 上約 4 秒生成一張 1MP 影像，RTX 4070 上不到 9 秒。
清華大學等機構提出「樣本分佈訓練」，用一批生成樣本與參考樣本的整體分佈差異提供監督，取代逐樣本的參考答案，把生成壓縮到一步或少數幾步。MGFlow 在 ImageNet 256×256 上把 pMF-H、JiT-H 的單步 FDr⁶ 降至 1.45、1.64，較 FD-Loss 降低約 23% 和 38%；後訓練 FLUX.2 [klein] 4B 一步文生圖，GenEval 從四步的 0.794 升至 0.900。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退，這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器，宣稱不會幻覺、更快更便宜，但輸出仍會出錯，且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高，並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現，並由此質疑行業四年來的創新增量。
AI 3D 生成公司 Meshy 披露，其 ARR 從 100 萬美元增長至 1 億美元，用時不到兩年，比 HeyGen 的 29 個月更快。Meshy 7 在自建幾何對齊基準中造型比例、空間分佈、表面細節三項指標領先受測模型，7.1 將幾何生成解析度從 2048³ 提升至 4096³。三七互娛已將其接入生產流程，基礎模型階段雕刻工作量減少 30% 至 40%。
OpenAI 開發者帳號（@OpenAIDevs）發布了一條演示：機器人可以把照片轉成手繪風格的肖像。帖文正文只有這一句話，沒有給出機器人或模型的名稱、演示影片、技術細節，也沒有說明上線時間與可用範圍。
北京大學團隊的 DragMesh 被 IJCV 接收。使用者只需在已有 3D 資產上對目標部件拖拽一次，系統就能生成符合關節約束的完整運動軌跡，無需重新生成整個物體。方法上先用 KPP-Net 預測關節型別、軸與原點，再由 Dual Quaternion VAE 並行生成 16 幀軌跡，並通過跨模態語義蒙皮把同一套運動遷移到 Mesh 或 3D Gaussian Splatting。
Canva 推出首個自研 AI 影像模型 Canva Craft，採用兩階段架構，先規劃設計方案再生成影像，官方稱這帶來更高的精度、一致性與可控性。該模型支援最高 2K 解析度和 30 多種寬高比，除社交媒體與營銷素材外，還可生成寫實場景、數字藝術與環境影像。它直接對標 OpenAI、微軟和 Google 的影像生成模型。
Kimi K3.1 Pro 可直接在 Blender、Unreal Engine、Godot 和 CAD 等 3D 建模與遊戲行業常用工具中工作。在測試多檢視渲染轉 CAD 程式碼生成的 BenchCAD 上，它藉助這些工具得分 92.7%，接近 Claude Opus 5.5 的 96.2% 與 GPT-6 Astra 的 95.9%。官方稱它能產出較完整的專案，覆蓋資產搭建、場景組裝、動畫與渲染。