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，用轻量附加网络在不改动基座模型权重的前提下引导生成。
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Google ResearchAI 评分2929 Google Research 揭示扩散模型创造力来源：score smoothing 如何让模型学会插值
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——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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 伯克利 AI 研究：用信息量直接评估与优化成像系统
伯克利 AI 研究团队提出一套基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力，无需重建算法或任务专用解码器。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域均能预测下游解码性能，优化后的设计可媲美 SOTA 端到端方法，且内存和算力需求更低。相关成果发表于 NeurIPS 2025 论文。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 社区发布文本生成图像开放偏好数据集
Hugging Face 的 Data is Better Together 社区发布 Apache 2.0 许可的文本生成图像偏好数据集，覆盖多种图像生成类别，混合不同模型家族与不同复杂度的提示词。数据集基于 Flux 和 Stable Diffusion 模型生成图像，并附带可直接使用的偏好数据集与 flux-dev-lora-finetune。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 简化并稳定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 提出改进的一致性模型训练技术。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。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Image GPT：用 Transformer 生成图像
OpenAI 发现，正如在语言上训练的大型 Transformer 模型能生成连贯文本，同一模型在像素序列上训练后也能生成连贯的图像补全和样本。通过建立样本质量与图像分类准确率之间的相关性，研究显示其最佳生成模型在无监督设置下所含特征可与顶级卷积网络竞争。
推荐理由：OpenAI 用同一 Transformer 架构处理像素序列，并给出生成质量与分类精度的关联证据。
OpenAI NewsAI 评分5050 OpenAI 推出可逆生成模型 Glow
OpenAI 提出可逆生成模型 Glow，采用可逆 1x1 卷积，在简化架构的同时延续了可逆生成模型的思路。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 同步开源了模型代码并上线在线可视化工具。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 生成可跨尺度与视角欺骗神经网络的对抗图像
OpenAI 表示已生成能从不同尺度和视角稳定欺骗神经网络分类器的图像。这一结果对上周提出的说法构成挑战，即自动驾驶汽车因从多个尺度、角度和视角采集图像而难以被恶意欺骗。
推荐理由：OpenAI 展示可跨尺度与视角稳定欺骗分类器的对抗样本，为评估多视角感知的鲁棒性提供了反例。