Google Research 提出 Diffusion Controller：统一并简化 AI 图像生成控制
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，将扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题，通过轻量级"转向阻尼器"网络在不改动基座模型权重的前提下引导生成。
#图像生成
Google ResearchAI 评分4040
Google ResearchAI 评分2727 Google Research 揭示扩散模型创造力来源：score smoothing 机制
Google Research 在 ICLR 2026 论文中揭示，扩散模型的创造力源于神经网络训练中的 score smoothing 效应：权重衰减等正则化使学到的 score function 变平滑，让去噪过程在训练数据点之间插值，从而生成新样本。研究用一维 +1/-1 示例和两层 ReLU 网络实验验证，即使没有显式正则化，梯度训练的隐式正则化也能产生该效应。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 TII 发布 Falcon Perception 与 Falcon OCR 模型
阿布扎比 TII 的 Falcon Vision 团队发布 Falcon Perception，一个 0.6B 参数的早期融合 Transformer，用自然语言提示做开放词汇定位与分割，在 SA-Co 上达到 68.0 Macro-F1，高于 SAM 3 的 62.3，但在存在性校准上落后（MCC 0.64 对 0.82）。
推荐理由：原文给出 0.6B 早期融合模型在 SA-Co 与 PBench 上的分项对比，可据此判断单骨干架构在开放词汇感知上的取舍。
Berkeley AI ResearchAI 评分2222 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从带噪测量中估计信息量，无需重建算法或任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测下游解码性能，优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于 NeurIPS 2025。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 社区发布文本到图像生成开放偏好数据集
Hugging Face 的 Data is Better Together 社区发布 Apache 2.0 许可的文本到图像偏好数据集，覆盖多种图像生成类别与不同模型家族。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 简化并扩展连续时间一致性模型，两步采样媲美扩散模型
OpenAI 简化、稳定并扩展了连续时间一致性模型，仅用两步采样即可达到与领先扩散模型相当的样本质量。
OpenAI NewsAI 评分2727 OpenAI 提出训练一致性模型的改进技术
OpenAI 发布训练一致性模型的改进技术。一致性模型是一类新兴生成模型，无需对抗训练即可一步采样出高质量数据。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 提出 Consistency Models 一致性模型
OpenAI 提出 Consistency Models，可在不依赖迭代采样的情况下生成图像、音频和视频，从而解决扩散模型生成速度慢的问题。扩散模型虽推动了图像、音频和视频生成领域的发展，但其迭代采样过程导致生成缓慢。
Hugging Face BlogAI 评分4848 Artificial Analysis 推出文生图排行榜与竞技场
Artificial Analysis 发布文生图排行榜与 Image Arena，基于超 45,000 次人类图像偏好投票计算 ELO 分数，覆盖 Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion、Playground 等主流开源与闭源模型。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 DALL·E 3 系统卡
OpenAI 发布 DALL·E 3 系统卡，用于说明该图像生成模型在安全与风险方面的评估情况。原文正文未能抓取，仅标题可用。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 披露 DALL·E 2 预训练缓解措施
OpenAI 为向大众开放 DALL·E 2，在预训练阶段采取多种缓解措施以降低强大图像生成模型带来的风险。这些防护机制用于防止生成图像违反其内容政策。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Image GPT：用 Transformer 建模像素序列生成图像
OpenAI 发现，与在语言上训练的大 Transformer 模型一样，在像素序列上训练的同一模型也能生成连贯的图像补全和样本。研究通过建立样本质量与图像分类准确率之间的相关性，表明其最佳生成模型在无监督设定下所含特征可与顶级卷积网络竞争。
推荐理由：OpenAI 用同一套 Transformer 架构处理像素序列，并给出生成质量与分类精度相关的证据，可看早期统一建模思路。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 发布可逆生成模型 Glow
OpenAI 推出可逆生成模型 Glow，采用可逆 1x1 卷积，简化了此前可逆生成模型的架构。该模型能生成逼真的高分辨率图像，支持高效采样，并可发现用于操控数据属性的特征。OpenAI 同步开源模型代码并上线在线可视化工具。
OpenAI NewsAI 评分4242 OpenAI 造出多尺度视角下稳定欺骗神经网络的对抗样本
OpenAI 造出能从不同尺度和视角稳定欺骗神经网络分类器的对抗图像，直接挑战了上周"自动驾驶汽车因多尺度、多角度取像而难以被恶意欺骗"的说法。