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先学会画，再学会听话。 LLaDA-Image 在预训练和中期训练阶段直接从图片学习视觉先验，超过 90% 的累计生成训练样本采用 image-only 监督；图文对则集中用于后续语言对齐。模型权重、训练代码和完整配方同步开放。
新版生图模型GPT Image 2.5虽未正式发布，但已通过ChatGPT弹窗提示向部分用户开放，该模型生成图像极为逼真，已能伪造GPT-6官方发布会和奥特曼全员信等场景，并在生成速度、角色一致性、文字渲染等方面较GPT Image 2有显著提升。
过去两年，AI生图的参数量与清晰度完成了指数级跨越，但真正面向服装行业却依然面临一个极其尴尬的悖论——当GPT、Gemini等顶尖大模型在通用图像生成上大放异彩时，落地到服装产业的深水区，依然满屏是令人出戏的AI味。通用的SOTA模型做得到了“逼真”，却依然做不好“商业”。
现在的 AI 生图有点太强，像 images 2.0 这样的模型，一段 Prompt 敲进去，直接逼真到你怀疑现实的一切。
近来文生图模型发展迅速，但每篇工作多是独立地引入一整套模型、数据和训练设计，然后用私有的数据训出来了一个亮眼的模型。
OpenAI 可能正在测试一款新的 AI 图像模型。 这两天，多名海外用户发现，一个名为 luna-lisa-alpha 的神秘模型出现在 LMArena 测试平台中。从目前流出的测试结果来看，luna-lisa-alpha 重点提升了几个方向，包括人物一致性、图像真实感、文字生成能力，以及此前 GPT Image 系列一直存在的噪点问题。
过去三年，AI 内容生成行业经历了几轮密集的技术迭代。从文生图到文生视频，从几秒的短片到分钟级的长视频，每一轮升级都让生成内容的质量和时长向前推进一步。
毫无疑问，四月份发布的生图模型 GPT-Image-2，现在依然是当之无愧的 AI 生图之王。
面向设计生产场景，兔展智能研发了UniWorld-Design，进一步强化了视觉生成与编辑能力的结合，并基于此打造了产模一体战略的重要产品——RabbitVis。AI正在从通用能力竞争，进入场景能力竞争
随着 AI 生图能力不断提升，如何让 AI 真正进入创作流程成为新的行业问题。兔展智能基于 UniWorld-Design 视觉 AI 大模型推出 RabbitVis，尝试推动视觉 AI 从图片生成走向可编辑、可交付的创作流程。