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论文提出 Consistent Distribution Matching (CDMD)，通过在单一学生网络内统一样本生成与速度估计，实现无需辅助 fake-score 网络的数据自由扩散蒸馏，在 ImageNet 256×256 上以 1 NFE 达到 2.04 FID，优于 DMD2 等基线，并给出基于 Wasserstein 收敛的理论分析。
OpenAI 正在推出与 ChatGPT 图片生成结果一同展示的视觉展示广告，将于本月晚些时候首先在美国上线，同时扩展其广告衡量工具与合作伙伴关系，以构建一项面向 12 亿周活跃用户的广告支持型业务。
OpenAI 正在 ChatGPT 中推出一种新的视觉广告格式，该格式将在美国的图像生成过程中进行测试，同时扩展其衡量工具和合作伙伴生态，包括与 Hightouch、Tealium、LiveRamp 以及多个归因平台的集成。
一篇评论文章指出，图像模型对「stochastic parrot（随机鹦鹉）」与「sarcastic parrot（嘲讽鹦鹉）」提示词的处理，为现代AI模型具备真正概念理解能力提供了更多证据，呼应了Geoffrey Hinton近期关于大语言模型理解能力的言论。
一个开源的 Skill/MCP，让豆包、Claude Code、DeepSeek Harness 等 Agent 工具都能调用 Codex 的内置图像生成，旨在制作小红书/YouTube 封面及信息图。可通过 `npx skills add joeseesun/qiaomu-codex-imagegen` 安装。
LiFT 提出了一类循环生成模型，通过反复应用共享的 Diffusion Transformer（DiT）核心来扩展计算量，并在每个循环步上以连续深度的流匹配回归目标进行训练，使推理可以远超训练深度。在 ImageNet 256x256 上，LiFT-L/2 比稠密的 DiT-XL/2 基线在 FID 上低 3.34 点，同时参数量减少约 60%，推理 FLOPs 减少 52%。
蚂蚁集团与百度开源了 Ming-Image-0.1-Design，一个仅 6B 参数的紧凑型图像生成模型，在 Artificial Analysis 的开源 UI/UX 设计榜单上登顶；同时还发布了配套工具 Layer，可将生成的图片拆解为可编辑的透明图层。
本文提出了 EvoGen-Harness，一个与生成器无关的框架，围绕冻结的文本到图像模型进化多个外部职责，通过 Trace 方法实现故障归因与协同搜索，在基准测试上相比现有的单维度适配基线取得了显著提升。
Mold 是一个 CLI 原生的本地 AI 媒体生成开源项目，支持在自有的 NVIDIA CUDA 或 Apple Silicon 上运行图像、视频与 3D 生成模型，统一了原本分散的本地 AI 媒体工具流程。
NVIDIA 推出 PixelUMM，一个无需编码器的统一多模态模型，使用单个 decoder-only Transformer（以 Qwen3-8B 为骨干）直接读写原始像素，在图像和视频的理解与生成中移除了 VAEs 和 ViT 编码器。代码和模型检查点已一并发布，并附有针对 patch 伪影和 decoder 头部设计的详细消融实验。
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image，一款支持从零合成图像的可控图像生成模型，可通过边界框精确布局画面元素，实现对每个像素的最大控制。
OpenAI 全球推出 ChatGPT 两项新购物功能：基于 ChatGPT Images 2.5 模型的虚拟试穿（上传自拍或全身体照预览服装上身效果）以及商品收藏（Favorites）功能，试图在 AI 购物助手赛道上与 Google、Pinterest 等竞争。
一个爱好者项目 DeskMind，通过 WiFi（PicoMEM 2 + mTCP）桥接到一台 Python 服务器，驱动 Qwen3.8-27B 和 Krea 2，在一台 40 年前的 Tandy 286 上实现完整的 AI 聊天与图像生成，并针对老式显示器做了巧妙的 CP437 / 抖动处理适配。
UniEvo-VL 是一个自进化框架，让单个多模态模型同时充当教师和学生，通过自身的建设性反馈在无外部监督的情况下提升图像生成能力。
UniEvo-VL 提出了一种面向多模态模型的在线自蒸馏训练方案：让同一模型同时充当教师与学生（教师以模型自身生成的批注信息为条件），以提升其图像生成能力，在 GenEval 上的得分从 0.747 提升至 0.808。
DMAD（Distribution Matching as Adversarial Distillation）将分布匹配重构为一个分类问题，通过判别器头学习对数密度比，从而在无需辅助分数拟合的情况下训练少步学生模型以实现快速视觉生成。它取得了最先进的结果，包括在 ImageNet-64x64 上单步生成达到 FID 1.04，以及在四步生成 Wan2.1-T2V-14B 上 VBench 得分为 85.15。
VIEScore2 提出了一种针对图像生成与编辑任务的统一评估器，可在单次模型推理中同时预测质量分数，并在 N×N 网格上输出缺陷位置；该模型通过 GRPO 后训练引入单元级定位奖励。在零样本设置下，VIEScore2 优于 Gemini-3-Flash 等通用视觉语言模型，总体 SRCC 达到 0.601，并在六项缺陷定位基准中的五项上取得前三名成绩。
论文提出了 AutoGUIWorld，这是一个数据生成框架，利用图像生成器作为视觉世界模型来合成 GUI 交互轨迹，无需运行任何软件，最终产出 79,266 条带标注的样本；在这些样本上微调 Qwen3.5-35B-A3B 后，其在 OSWorld 上的任务得分从 33.0% 提升至 40.8%，在 ScienceBoard 上的成功率从 14.0% 提升至 32.2%。
Ideogram 4.5 定位为最精准的图像编辑模型，通过减少多轮编辑中的像素偏移、颜色变化与纹理伪影，在长程编辑中保持细节一致，并支持高分辨率裁剪编辑。
AlexNet提交到ImageNet的14周年开启了现代深度学习革命。作者用开源创意流程来庆祝这一时刻，流程基于Qwen-Image 2.1、LTX-2.3、Wan 2.1、InfiniteTalk和ComfyUI，全部运行在一张RTX 3090上。