Claude Opus 5.5 High 快速构建照片模拟画笔绘制 artifact
向 Claude Opus 5.5 High 输入提示词,要求其构建一个 artifact:打开照片后,在几秒内用 canvas 元素和模拟画笔快速绘制出该照片的版本。此前作者还曾让 Claude Fable 用 P5.js 模拟水彩插画效果。
向 Claude Opus 5.5 High 输入提示词,要求其构建一个 artifact:打开照片后,在几秒内用 canvas 元素和模拟画笔快速绘制出该照片的版本。此前作者还曾让 Claude Fable 用 P5.js 模拟水彩插画效果。
Canva 发布首款自研图像生成模型 Canva Craft,由其内部实验室 Canva Research 从零训练,主要使用数百万份设计模板而非照片。Craft 先生成构图、比例和文字,再输出最高 2K 分辨率、覆盖 30 多种宽高比的图像,支持 55 种语言的文字渲染,并可通过 Magic Layers 拆分为可编辑图层。
Canva 推出首个自研图像生成模型 Canva Craft,采用两阶段架构,先生成设计方案再出图,官方称可带来更高的精度、一致性和可控性。
Canva 发布首款自研图像生成模型 Canva Craft,采用两阶段生成方式,先解析提示词并规划元素空间关系、相对尺度、视觉层级和文字信息,再生成最高 2K 分辨率、支持 30 种宽高比的图像。
Adobe 宣布 iOS、iPadOS 和 Android 版 Lightroom 移动端可用生成式 AI 一键睁开照片中闭眼人物的眼睛,检测到闭眼时会在图片上自动显示 Open Eyes 快捷操作图标。
Sega 已将《Total War: Shogun 2 — Complete Edition》从商店下架,该重制版本周二发售后因 bug 和疑似 AI 处理的画面升级遭用户差评,Steam 评价为“Overwhelmingly Negative”。Sega 与开发商 Creative Assembly 承认其未达预期,表示将恢复原版游戏,已拥有该版本的玩家仍可访问。
特朗普在 Truth Social 发布白宫翻新对比照片,其中一张被 Google SynthID Detector 标记为"由 OpenAI 制作或编辑"。该"翻新后"照片两侧台阶数不一致,与"翻新前"照片角度和细节几乎相同,窗中倒影也近乎一致。白宫未立即回应置评请求。
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,这是一个 5.6B 参数的开源权重模型,支持文生图、图像编辑以及最多十张参考图的生成,原生支持 4K 输出、像素级精确编辑和用于元素定位的 bounding box。
推荐理由:5.6B 参数开源图像模型在 8GB 显存消费级显卡上跑出 9 秒内出图,可对照其与闭源模型的 Elo 差距。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein,一个模型同时支持文生图、多参考图生图和边界框布局控制,Diffusers 首日即可运行。
推荐理由:FLUX.3 Image Klein 在 Diffusers 首日支持,并新增用边界框控制画面布局的能力,读者可据此了解文生图与图像编辑的新交互方式。
研究人员称,OpenAI 和 Google 新推出的 AI 模型可被一种攻击方法轻易绕过防护,生成裸体图像。该攻击方法暴露了两家公司在防止 AI 生成裸照方面的安全防护漏洞。
Meta AI 发布新模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full,称其为目前能力最强的模型。
演员 Mia Goth 的代表向 The Verge 表示,一个带有蓝色认证标记的粉丝账号 miagoth_ 发布了 AI 生成的 Goth 身穿“MY EX IS MY BIGGEST FAN”T恤的图片,被 People 等娱乐媒体当作真实内容报道,并获数十万点赞。
Pollo AI 借助 GPT-5.6、GPT-6 Astra 和 GPT-Image-2.5,帮助创作者把大胆创意转化为精细图像与电影级视频广告。
Google 发布图像生成与编辑模型 Nano Banana 2.1,取代 2026 年 2 月发布的 Nano Banana 2,官方称其在各方面均有提升。价格约为上一代一半,1K 图像从 6.70 美分降至 3.36 美分,4K 从 15.10 降至 7.56 美分。
Simon Willison 用同一提示词测试 Mistral Large 4 等前沿模型生成 SVG 的能力,提示词为"一只穿渔网袜的犰狳在火星上乱穿马路"。参与对比的模型包括 claude-opus-5.5、gpt-6.1-sol、gemini-3.8-flash 和 mistral/mistral-large-4,均使用各自默认推理等级。
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,用一个轻量"转向阻尼器"网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。在 Stable Diffusion v1.4 上以 HPS-v2 评测,其完全解锁版本对基线模型取得 90% 胜率,并支持对闭源黑盒模型进行控制。
Simon Willison 用 GPT-6 Astra 构建了实验性工具 Photo Scrubber,可自动识别人脸并模糊处理。该工具基于 Google 的 MediaPipe C++ 库,通过 @mediapipe/tasks-vision 编译为 WebAssembly,并使用 BlazeFace 人脸检测模型,同时支持移除照片元数据。
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,仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统信息量,无需任务专用解码器。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,信息估计能预测解码器性能,优化后的设计在更少内存和算力下达到 SOTA 端到端方法水平。