3月30日，阿里巴巴内部发布了 Wan2.7-Image 图像生成与编辑统一模型。根据官方公布的数据，在人类偏好盲测评分中，Wan2.7-Image 目前位列国内第一。从放出的评测雷达图来看，无论是文本生图（Text-to-Image）还是综合图像编辑（Image Editing），它的各项指标基本都盖过了市面上主流的几家头部模型。
龙虾终于会画图了！阿里Wan2.7-Image刚刚上线，捏脸到骨相级、首创「调色盘」、3K超长文本写满A4不崩，还能接入OpenClaw一句话出图。
FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
3月23日，在DIA「湾区智造」论坛上，毕鲁斯人工智能正式发布 Billus-060C-EDIT-image。为了这一刻，我们潜心打磨，终于在建筑与工业设计领域，实现了从 0 到 1 的技术研发突破。
“时光流转，谁还用日记本。往事有底片为证。”—— 许嵩《摄影艺术》
3月6日，腾讯混元发布了一篇名为“HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing”的技术报告。提出了一种崭新的功能性记忆（functional neural memory）范式（weight unleashing），
刚刚，Luma AI甩出全新模型Uni-1，正面对标谷歌Nano Banana Pro和GPT Image 1.5。Uni-1是一个统一的图像理解与生成模型。在官方展示中，Uni-1具备角色姿态迁移、故事板生成、草稿+材质结合参考生成、草稿转漫画、多参考图场景合成、草稿引导的照片编辑、UV贴图生成、带有文字的贺卡海报生成等诸多能力。
没有图片，也能预训练多模态大模型?在多模态大模型（MLLM）的研发中，行业内长期遵循着一个昂贵的共识：没有图文对（Image-Text Pairs），就没有多模态能力。
一周一更，谷歌又在深夜扔出「深水炸弹」。就在刚刚，最强生图模型Nano Banana 2横空出世，背靠全新Gemini 3.1 Flash Image。 它不仅生成速度飞快，多语言文字处理更强，还能实时联网，一次直出4K大片。
过去48小时，Nano Banana 2成为AI开发者圈的热议话题。在海外社交平台X上，关于谷歌这款最新图片生成模型（又名Gemini 3.1 Flash Image预览版）将发布的帖子层出不穷，4K图片四处流传，各种猜测也甚嚣尘上。
