Luma@LumaLabsAIAI 评分6161#图像生成
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MiniMax Design (H3)@Hailuo_AIAI 评分3131- Luma@LumaLabsAIAI 评分6161
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OpenRouter：Announcements（RSS）精选AI 评分6464 OpenRouter 教程：用代码调用 Nano Banana 2 编辑图像
OpenRouter 发布教程，演示通过 API 向 google/gemini-3.1-flash-image（即 Nano Banana 2）发送源图和文本指令完成图像编辑，编辑结果以 base64 形式在响应中返回。教程给出 Python 和 TypeScript 示例、提示词写法、多轮小步编辑方法，以及更换模型只需改一个字段，并介绍了 Nano Banana 系列四个成员的价格与质量差异。
推荐理由：原文给出完整可运行的图像编辑请求代码和提示词写法，读者可以照搬并把模型换成其他供应商做对比。
Runway：News（网页）精选AI 评分6363 Runway 推出 Adobe 插件，Premiere Pro 和 After Effects 内可直接生成和编辑
Runway 发布 Runway Plugins，面板可直接嵌入 Premiere Pro 和 After Effects，无需导出导入即可在时间线内生成图像和视频、重渲染片段并一键放置结果。
推荐理由：原文给出了插件的功能范围、付费条件与下载方式，剪辑工作流用户可据此评估是否把生成环节搬进时间线。
Manus@ManusAIAI 评分6464
Krea@krea_aiAI 评分5757Krea AI 宣布推出 GPT Images 2.5 图像生成模型。新版本带来更强的真实感、一致的编辑能力和更快的生成速度，用户可立即试用。
OpenAI Developers@OpenAIDevs精选AI 评分5959OpenAI 推出 API 新图像模型 GPT-Image-2.5 Flare 和 Sunburst，主要改进包括更锐利的细节、更强的风格遵循，以及更多对图像编辑的控制。
推荐理由：原文给出两款新图像模型在细节、风格遵循和编辑控制上的能力变化，读者可以据此判断 API 图像工作流的升级点。
OpenAI@OpenAI精选AI 评分5757推荐理由：官方列出了速度、保真度和多次编辑一致性等具体改进点，读者可据此评估是否更新自己的图像生成工作流。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7979 OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 图像模型，生成延迟比 Images 2.0 降低最多 50%，细节、编辑精度、参考照片保真度和多轮编辑一致性均有提升。
推荐理由：官方原文给出与 Images 2.0 的具体对比数据、新功能入口和 API 双模型分工，读者可以据此评估是否迁移现有图像工作流。
- MiniMax Design (H3)@Hailuo_AIAI 评分2727
MeshyAI@MeshyAIAI 评分5858
OpenRouter@OpenRouterAI 评分6060
ViggleAI@ViggleAIAI 评分5757Microsoft AI：官方博客（网页）精选AI 评分6363 Microsoft 发布 MAI-Image-2.6 与 MAI-Image-2.6-Flash 图像模型
Microsoft 于 9 月 4 日发布 MAI-Image-2.6，称其为迄今最强的图像模型，并面向开发者上线 Microsoft Foundry，同时推出面向低延迟、高吞吐场景的 MAI-Image-2.6-Flash。
推荐理由：原文给出排名、速度和效率数字，并说明两个版本分别面向精度与吞吐的不同场景，便于开发者按工作流选型。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分6161
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 评分5858 蚂蚁 inclusionAI 开源 6B 统一图像生成与编辑模型 LLaDA-Image
蚂蚁 inclusionAI 发布开源统一图像生成与编辑模型 LLaDA-Image，提供 50 步 Base 和 4 步蒸馏 Turbo 两类 checkpoint，均有 BF16 与 FP8 版本。
蚂蚁 inclusionAI：HuggingFace 新模型AI 评分5959 蚂蚁 inclusionAI 开源 LLaDA-Image 图像生成与编辑模型家族
蚂蚁 inclusionAI 发布开源统一图像生成与编辑模型 LLaDA-Image 家族，包括 6B 参数、50 步采样的 Base 版和 2-4 步的 Turbo 蒸馏版，同时提供 BF16 与 FP8 checkpoint 及 Diffusers 推理代码。
- Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分6767
Meta Superintelligence Labs 首个图像模型 Muse Image 在 Artificial Analysis Image Arena 首次上榜。
Midjourney：Updates（RSS）AI 评分5151 Midjourney alpha 站发布大型更新，v8.2 编辑模型上线 lightbox 编辑器
Midjourney 向 alpha.midjourney.com 推送大型更新，新的 v8.2 编辑模型上线，lightbox 内置编辑器支持自然语言指令编辑、最多附 4 张参考图并集中查看会话编辑记录。同时测试 Change Style 风格探索功能，修复大量 bug，Niji 7 加 inpainting 已正常工作；下一步将设置默认参数和用提示词预览 sref。
Midjourney：Updates（RSS）AI 评分3030 Midjourney 开放征集产品改进想法并将于近期发起投票
Midjourney 员工 Caleb 宣布开始征集用户对后续优先事项的反馈和想法，提交入口为 midjourney.com/ideas，官方将在未来一两周内组织正式投票。
Kling AI@Kling_aiAI 评分3333
Baidu Inc.@Baidu_IncAI 评分2929- Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分5353
MiniMax (official)@MiniMax_AIAI 评分3131
SenseTime@SenseTime_AIAI 评分2424
Hao AI Lab@haoailabAI 评分4040Runway：News（网页）AI 评分3939 Miro 如何用 Runway 制作 Canvas26 四城活动的开场视频
Miro 品牌团队分享如何完全用 Runway 制作 Canvas26 年度活动的开场视频，并本地化为四个城市的版本。此前年份依赖素材库加 3D 动效，今年每个镜头包括城市景观、人群和入场镜头都以 Runway 生成，再叠加基于 Miro Flows 节点连线设计的 3D 动效。
Google AI：DEV 作者专属（RSS）AI 评分5252 Google Antigravity 系列教程 Part 2：用 generate_image 工具自动化图像生成
这篇是 Google 团队 Elevating Antigravity Agent Skills 五部曲的第二部分，讲解如何在 agent skill 中使用 generate_image 工具，把结构化提示词合成与原生图像生成结合，让 agent 产出符合开发者规范的图像。
Google Blog：AI（RSS）精选AI 评分6262 Google Workspace 推出图像创作编辑工具 Google Pics
Google 发布 Workspace 图像创作与编辑工具 Google Pics，将在未来数周内面向所有 Google AI Pro 和 Ultra 订阅者及多数 Workspace 商业客户推出。
推荐理由：官方发布详解 Pics 的编辑控制与 Workspace 集成节奏，读者可据此判断它如何嵌入现有文档和幻灯片工作流。
- OpenRouter@OpenRouterAI 评分2626
OpenRouter 官方分享一条使用技巧：可在其基准浏览器（benchmark explorer）中浏览图像模型，并在 Agent 或 Chatroom 中快速编辑提示词。
Runway@runwaymlAI 评分1919Runway 公布 HORSE 活动结果，除大奖得主外另选出四名亚军，每人获得 50,000 credits，并向所有参与者致谢。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 两款模型。
推荐理由：两款新模型给出了延迟、单价与可用入口，读者可据此判断图像与视频生成链路的成本变化。
Berkeley AI ResearchAI 评分2222 信息驱动的成像系统设计：Berkeley 提出基于互信息的成像评估框架
Berkeley AI Research 提出一种直接评估和优化成像系统信息量的框架，通过互信息量化测量对物体的区分能力，统一了分辨率、噪声、采样等传统指标。该方法仅从测量数据和已知噪声模型估计信息量，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，优化后的设计达到端到端方法水平，且内存和计算需求更低、无需任务专用解码器。