Canva 發布首個自研影像模型 Canva Craft,先規劃後生成
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。
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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。
Canva 推出首個自研影像生成模型 Canva Craft,所有使用者可在 Dream Lab 標籤頁使用,也可通過 Canva API 呼叫,並計劃經 MCP 接入 ChatGPT、Gemini 等第三方聊天機器人。模型分兩階段生成:先解析提示詞並規劃元素空間關係、相對大小、視覺層級與文字資訊,再輸出最高 2K、約 30 種寬高比的影像。它以 Canva 模板等設計圖而非照片訓練,文字更清晰、支援區域性精確編輯,還能用 Magic 轉成可編輯的分層設計;
安全研究者指出,Google 與 OpenAI 最新的影像生成模型能力提升的同時,攔截色情輸出的表現反而可能變差。Google 今年 7 月對美國、澳大利亞和英國網民的聯合研究發現,未經同意的色情內容多經私信、文字或私人云盤傳播,不易被檢測或舉報。Google 研究者據此認為,最關鍵的干預點仍在源頭,即用於生成虛假性影像的 AI 工具。
Gemini Nano Banana 2.1(gemini-nano-banana-2.1)已正式 GA,這是最新的高效率影像生成與對話式編輯模型,也是 gemini-3.1-flash-image 的更新版本。它在保持 Flash 級速度與成本效率的同時,提升了視覺品質、提示詞遵循、多輪角色一致性、文字渲染,並支援 1:4、4:1、1:8、8:1 的寬幅與全景比例,覆蓋 1K、2K、4K 解析度。
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。
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。
阿里發布 Qwen-Image-2.1-Turbo,這是基於 Qwen-Image-2.1 的加速 checkpoint,只需 8 步去噪即可生成和編輯影像,權重已在 ModelScope 與 Hugging Face 開放。它沿用同一 7B 視覺生成架構,官方稱步數減少不犧牲品質,仍可從文字生成 2K 影像,並支援用自然語言繼續編輯,例如新增配飾或更換場景。Diffusers 中載入 QwenImage21Pipeline 即可使用推薦的 8 步取樣;
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。
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。
Hugging Face 的 yuvraj sharma 用 HuggingChat 裡的 ML Intern agent,幾天內做出 6 個公開模型,其中把 Qwen-Image 2.1 自帶的 9B 提示改寫器蒸餾成 0.8B 版本,可在 CPU 執行,輸出有效率 99.7%,token 消耗約為教師模型的四分之一。該專案含 9B 模型標註 8,797 條樣本,算力成本 16 美元。
OpenAI 將於本月晚些時候在美國開始測試新的視覺廣告,在 ChatGPT 生成圖片時展示贊助商品的圖片。廣告與生成的圖片分開顯示,OpenAI 稱不會影響 ChatGPT 給出的回答。OpenAI 今年 2 月首次在 ChatGPT 投放廣告,此前廣告只顯示公司名、logo 和產品連結,位於對話下方的 sponsored 區域。訂閱 Plus、Pro 等方案的使用者不會看到廣告。
OpenAI 表示,文字水印用於回答一個問題:這段文字是否很可能由其模型生成。水印在生成時嵌入不可見的統計訊號,檢測器可據此識別,不會新增可見標記或特殊字元。它無法說明原作者或版權歸屬,也不能識別個人、組織、帳號、對話或提示詞。OpenAI 稱測試中水印未影響模型能力、速度以及回答的閱讀感受。
Google DeepMind 正式發布 Nano Banana 2.1,底層由 Gemini 3.6 Flash 驅動,模型 ID 為 gemini-nano-banana-2.1,已作為穩定模型上線 Gemini App、AI Studio、Gemini API、Search AI Mode、Google Ads、Flow 與 Stitch。新版定位高效率影像生成與對話式編輯,支援 1K/2K/4K 輸出、最多 14 張參考圖融合,重點強化設計版式、蒙版區域性編輯和主體一致性;
Ai2 開源了 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告,比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放,機構可在自有基礎設施上本地生成報告。
OpenAI 正在為 ChatGPT 增加視覺展示廣告,廣告會出現在使用者要求生成的影像旁邊,本月晚些時候先在美國上線,僅面向初始測試廣告主,且廣告有明確標註、不影響 ChatGPT 給出的回答。同時 OpenAI 擴充套件廣告衡量工具與合作生態,納入 AppsFlyer、Adjust、Branch 等點選歸因夥伴,並與 DoubleVerify、Integral Ad Science 開展品牌適配性評估試點。
OpenAI 宣布在 ChatGPT 推出新的視覺廣告格式,並擴充套件廣告測量工具與合作伙伴。該格式初期在影像生成過程中測試,廣告會明確標註且與生成的圖片分開,不影響 ChatGPT 給出的回答,本月晚些時候在美國面向首批廣告主開始。ChatGPT 每週觸達 12 億人。OpenAI 同時接入 Hightouch、Tealium、LiveRamp 的轉化資料整合,與 AppsFlyer、Adjust 等歸因夥伴合作,並與 DoubleVerify、IAS 試點品牌適配性評估。
馬斯克在 X 發布一條標註「Made with Grok Imagine」的內容,表示該內容由 xAI 的 Grok Imagine 生成。帖子正文只有這一句,沒有說明生成的是圖片還是影片,也未提及模型版本、功能更新或開放範圍。因此這條動態本身只能視為一次成品展示。
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。
Google DeepMind 宣布 SynthID Detector 現已向所有人開放,可用來判斷網上內容是否由 AI 生成。該工具除 Google AI 外,還支援檢測 OpenAI、NVIDIA、Kakao 等行業夥伴工具生成的內容,Apple 即將加入。使用者可通過 synthid.com 試用。
Artificial Analysis 最新文生影片榜單中,影視公司 Utopai Studios 的模型 Utopai X 以 1150 分位列第二,與第一名阿里 Wan 3.0 僅差 7 分,據福布斯估算其估值約 10 億美元。該榜單由評審在不知道模型名字的情況下盲投產生;Utopai X 以 MiniMax 開源的影片模型 H3 為底子做後訓練,10 項能力中有 7 項比基座更接近頂尖水平,音訊同步、運鏡控制與物理提升最明顯。
ChatGPT 生成的仿《紐約客》風格漫畫,會署上真實漫畫家的簽名。記者在 Reddit 等論壇與自測中記錄到 15 位以上《紐約客》漫畫家的簽名被 OpenAI 影像生成器未經許可使用,包括 Brendan Loper、Emily Flake 等;一張署有 Loper 筆名 BLOPER 的 AI 漫畫 8 月底在社交平台獲 2.5 萬點贊。
TypeSafe AI 以 75 億美元估值完成 8.7 億美元融資,由 Andreessen Horowitz 領投,紅杉與現有投資方 DCVC 參投。其模型 Jev 於 9 月 15 日發布,基於 transformer 架構但不是大語言模型,不輸出文字而是生成機率,公司稱之為「校準決策」,定位是自動化任務而非寫文字或程式碼。公司稱 Jev 速度明顯更快、消耗 token 遠少於 LLM,並稱已有三分之一財富 500 強企業在使用;
Ollama 官方表示,Meta 最新發布的開放權重模型將很快在 Ollama 上線。Ollama 稱其為迄今美國最好的開放權重模型,但未透露模型名稱、引數規模與具體上線時間。
斯坦福大學與 Together AI 提出 Next-Concept Modeling(NCM),借鑑 NeurIPS 2024 最佳論文 VAR 的下一尺度預測,讓模型先並行寫出概念大綱、再逐層填充細節,形成不同於自迴歸與擴散的第三種文字生成範式。單塊 H100 上,XSum 摘要在 ROUGE-L 相當的情況下速度約為強擴散基線的 31 倍,LM1B 無條件生成約 21 倍,OpenWebText 約 10 倍,訓練 token 用量分別少 4.9 倍和 4 倍。
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2,一個 Apache 2.0 許可、740M 引數的開源端側多模態嵌入模型,基於 Gemma 4 架構,把文字、程式碼、影像、音訊與影片對映到同一嵌入空間。它按需模組化:純文字最低 270M 引數,另有 170M 視覺與 300M 音訊編碼器;MRL 支援把 768 維向量截斷到 128 維,本地儲存最多省 6 倍。
新評測 InnovationEval 顯示,前沿模型無法獨立復現人類研究者近期做出的機器學習演算法創新:在端到端任務中,它們耗費數千美元 GPU 算力,仍未達到人類論文(on-policy self-distillation,SDPO)的水平。測試要求 AI 自主提出一種新的後訓練方法,在短答題與程式碼任務上後訓練 Qwen3-8B,並超過 GRPO 基線。主要結果來自 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol;
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2,稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型在文字之外,把程式碼、影像、音訊與影片統一對映到同一個共享向量空間,可用於在裝置本地完成跨模態檢索與相似度計算。官方目前只給出這一定位,未公布引數規模、上下文長度、適配硬體與開源許可等細節。
Google 週二上線 SynthID 驗證網站,任何人可上傳圖片、影片或音訊,檢查是否為 AI 生成。該工具此前只向部分記者、媒體從業者和研究人員開放測試,現已全面開放,支援 JPG、PNG、HEIC、MP4、MP3、WAV 等十餘種格式。SynthID 自 2023 年推出,Google 的 Nano Banana、Veo、Lyria 模型以及 Gemini、Flow、Vids 等生成工具都會為產出加水印,OpenAI、Nvidia、Kakao 也已支援。
Pollo AI 推出影片創作 Agent,呼叫 OpenAI 的 GPT-5.6、GPT-6 Astra 與 GPT-Image-2.5 完成從創意到成片的全流程。系統用 GPT-5.6 做任務路由,GPT-6 Astra 負責敘事與分鏡等複雜推理,影像統一交給 GPT-Image-2.5,官方稱使用者挑選或切換模型的時間減少 50% 以上。平台已有超 2600 萬使用者,30% 的創作會話從模板開始;
Google 和 Meta 在幾天內先後發布各自的前沿模型,並聲稱這些模型能與 OpenAI、Anthropic 最強的模型正面競爭。此前 Anthropic 與 OpenAI 被視為遙遙領先,Google 看起來落後很遠,Meta 雖投入數十億美元重振 AI 業務,仍未被當作真正的競爭者,中國新出的模型也被認為在追趕。兩家新模型的亮相,讓一度看似定局的 AI 競賽重新變得開放。