图像生成

【MLLM】GraphWalker：Deepresearch用于图像生成【Deepresearch用于图像生成思路】思路是用于图像生成的多模态深度搜索智能体，进行多跳推理与搜索，以获取图像生成所需的文本知识和参考图像，结论是在KnowGen上使Qwen-Image性能提高约16分，在WISE上提高约15分。GraphWalker: Agentic Knowledge Graph Question Answer-ing via Synthetic Trajectory Curriculum，https://arxiv.org/pdf/2603.28533，https://gen

AI 编译器系列（六）《Stable Diffusion 在 InfiniTensor 推理框架中的适配与工程实践》目录Stable Diffusion 介绍Stable Diffusion 概述扩散模型概念Stable Diffusion 架构

图像生成迎来“思考-研究-创造”新范式！Mind-Brush:统一意图分析、多模态搜索和知识推理文章链接：https://arxiv.org/pdf/2602.01756 Git链接：https://github.com/PicoTrex/Mind-Brush 数据集：https://huggingface.co/datasets/PicoTrex/Mind-Brush

【三维生成】ShapeR：单目视频的条件三维形状生成标题：《ShapeR: Robust Conditional 3D Shape Generation from Casual Captures》项目：facebookresearch.github.io/ShapeR 来源：Meta Reality Labs Research；Simon Fraser University

【实战教程】Flux.1-dev 360° 全景驾驶舱：从零到一的“零坑”部署指南Flux.1-dev 是目前开源界最强的文生图模型，但其高达 24GB+ 的参数量让 24G 显存（如 3090/4090）环境极易崩溃。本教程整理自真实踩坑记录，教你如何利用 ModelScope 极速下载、身份自动鉴权和显存顺序卸载技术，在单卡环境下完美复现。

HY-MT1.5-1.8B 支持多语言神经机器翻译；Med-Banana-50K 提供医学影像编辑基准数据6 个公共数据集：* Human faces 人脸数据集* SimpleQA 简明事实性问答评测数据集

OpenAI更新ChatGPT Images：生成速度最高提升4倍，原生多模态模型你以为AI画图还停留在“等一分钟出四张”的龟速时代？OpenAI最新发布的GPT-Image1直接打破认知，实测512x512图像生成耗时缩短75%，程序员圈曾调侃的“冒烟GPU”梗竟成真预言。这波操作堪比给AI绘画装上涡轮增压引擎，但油门到底的秘诀，绝非单纯的算力堆砌，而是模型架构、硬件加速与长文本联动的三重革命。

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（论文速读）Nickel and Diming Your GAN：通过知识蒸馏提高GAN效率的双重方法论文题目：Nickel and Diming Your GAN: A Dual-Method Approach to Enhancing GAN Efficiency via Knowledge Distillation （通过知识蒸馏提高GAN效率的双重方法）

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（论文速读）ParaDiffusion：基于信息扩散模型的段落到图像生成论文题目：Paragraph-to-Image Generation with Information-Enriched Diffusion Model（基于信息扩散模型的段落到图像生成）

VibeVoice-Realtime TTS重构实时语音体验；覆盖9大真实场景，WenetSpeech-Chuan让模型听懂川话公共资源速递5 个公共数据集：* VOccl3D 三维人体遮挡视频数据集* Spatial-SSRL-81k 空间感知自监督数据集

我很哇塞耶

告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质扩散模型（Diffusion Models）重塑了图像合成、视频生成和3D创作的格局，全面超越了生成对抗网络（GANs），但其背后的算力消耗惊人。

风巽·剑染春水

【技术追踪】D2Diff：一种用于精确多对比度MRI合成的双域扩散模型（MICCAI-2025）多对一 MRI 生成！论文：D2Diff : A Dual Domain Diffusion Model for Accurate Multi-Contrast MRI Synthesis 代码：https://github.com/sanuwanihewa/D2Diff

Stable Diffusion详解Stable Diffusion（简称 SD）是由 Stability AI、CompVis 和 Runway 团队合作开发的一种潜在扩散模型。它于 2022 年 8 月正式开源，具有出图快、扩展性强、数据安全等特点。

伪装图像生成之——GAN与Diffusion图像生成是人工智能领域的核心研究方向之一，其目标是让模型学会“创造”逼真的图像，而不仅仅是识别或分类。近年来，生成模型广泛应用于艺术创作、虚拟场景、医学影像合成、图像修复、图像风格迁移，以及特殊任务如伪装图像生成（Camouflage Image Generation）。

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（综述）基于深度学习的制造业表面缺陷检测图像合成方法综述论文题目：A comprehensive survey of image synthesis approaches for Deep Learning-based surface defect detection in manufacturing（基于深度学习的制造业表面缺陷检测图像合成方法综述）

【论文精读】Diffusion Mamba：基于双向 SSM 的高效图像与视频生成架构标题：Scaling Diffusion Mamba with Bidirectional SSMs for Efficient Image and Video Generation

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（论文速读）InteractVLM: 基于2D基础模型的3D交互推理论文题目：InteractVLM: 3D Interaction Reasoning from 2D Foundational Models（基于2D基础模型的3D交互推理）

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（论文速读）开放词汇3D场景理解的掩蔽点-实体对比论文题目：Masked Point-Entity Contrast for Open-Vocabulary 3D Scene Understanding（开放词汇3D场景理解的掩蔽点-实体对比）

聚梦小课堂

ComfyUI Blog: ImagenWorld 发布：面向图像生成与编辑的真实世界基准测试数据集comfyui官方blog 10月17发了一篇blog，原文地址：https://blog.comfy.org/p/introducing-imagenworld

统一高效图像生成与编辑！百度&新加坡国立提出Query-Kontext，多项任务“反杀”专用模型论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.26641亮点直击Query-Kontext，一种经济型集成多模态模型（UMM），能够将视觉语言模型（VLMs）中的多模态生成推理与扩散模型执行的高保真视觉渲染相分离。