Google 发布图像模型 Nano Banana 2.1，价格约为上代一半
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，并称其在各方面均有提升。价格约为上一代的一半，1K 图像从 6.70 美分降至 3.36 美分，4K 从 15.10 降至 7.56 美分。
#图像生成
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The DecoderAI 评分6464 Black Forest Labs 发布 Flux 3 Image，支持多步编辑且不改动画面其余部分
Black Forest Labs 发布 Flux 3 模型家族中的图像模型 Flux 3 Image，支持多步编辑且不改动图像其余部分。该模型覆盖文生图、图生图、文字渲染和照片级写实，可用边界框组合场景、最多十张参考图，输出最高 4K，免费 demo 已上线，API 在 10 月 8 日前五折。
爱范儿AI 评分5858 和 Opus 5.5 同题交卷，MiniMax M3.1 Flash 的前端创作实测
爱范儿用 Opus 5.5 的公开提示词在 MiniMax Code 中实测 MiniMax M3.1 Flash Preview，让它完成动态作品集、手绘与水墨短片、时间轴交互场景以及街机卡丁车等游戏原型。
The DecoderAI 评分5050 Ideogram 发布图像模型 Ideogram 4.5，主打局部编辑不破坏画面其余部分
Ideogram 发布新图像模型 Ideogram 4.5，称其只修改用户指定的区域，不会改动画面其余部分，可用于产品摄影、室内设计、照片修复和图中文字编辑。该模型原生支持 2K 分辨率，分四档质量，单张价格 0.8 至 22 美分，现已在 Ideogram 平台和 API 上线，合作方包括 Picsart、Runway、Pika 和 Leonardo AI。
爱范儿AI 评分7171 可灵 Kling 4.0 首发实测：10-bit HDR 与 15 项参考素材升级
可灵发布 Kling 4.0 大版本更新，主打真实、可控、专业，将于 10 月正式上线，Kling 4.0 Flash 已于 9 月 28 日率先开放小范围体验。
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（gemini-3.1-flash-lite-image）和 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）两款模型。
推荐理由：两款模型给出明确的延迟、单价与可用入口，读者可据此判断图像与视频生成流水线的成本变化。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）图像模型
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image），把 Nano Banana Pro 的先进世界知识、推理与画质带到 Flash 级速度，可调用 Gemini 知识库与网页搜索实时信息渲染特定主体，并支持图内文字渲染与翻译。
推荐理由：官方给出 Nano Banana 2 相对前代的能力清单与全线产品入口，便于判断速度与保真度取舍。
Google DeepMind精选AI 评分7676 Google DeepMind 发布 Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）图像模型
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），这是基于 Gemini 3 Pro 的高保真图像生成与编辑模型，开始在 Google AI Studio 和 Vertex AI 上面向开发者付费预览。
推荐理由：DeepMind 官方给出 Gemini 3 Pro Image 的付费预览入口与分辨率、参考图数量等规格，可据此判断是否接入生产流程。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）图像生成与编辑模型
Google DeepMind 发布新一代图像生成与编辑模型 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），基于 Gemini 3 Pro，强调更强的推理与世界知识、图像内多语言文字的准确渲染，以及最高 14 张图像融合、最多 5 人一致性保持。
推荐理由：Google DeepMind 官方介绍 Nano Banana Pro 的能力边界与全平台上线节奏，便于判断图像生成工作流的变化。
Hugging Face BlogAI 评分4141 Google 发布 PaliGemma 2 Mix 指令视觉语言模型
Google 发布 PaliGemma 2 Mix，这是基于 SigLIP 和 Gemma 2、在 OCR、长短图像描述等混合视觉语言任务上微调的指令视觉语言模型。模型提供 3B、10B、28B 三种规模，224、448、896 三种分辨率，可通过 HF Transformers 和 JAX 使用，并附有演示。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 Diffusers 支持 Stable Diffusion 3.5 Large：含 8B 模型与量化、LoRA 训练
Stable Diffusion 3.5 Large 已在 Hugging Face Hub 发布并接入 Diffusers，包含 8B 模型和 8B timestep-distilled 少步推理版本，蒸馏版通常 4-8 步即可出图。
推荐理由：原文给出 SD3.5 在 Diffusers 中的量化推理与 LoRA 微调完整调用路径，可直接对照迁移。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Diffusers 支持 Stable Diffusion 3 Medium，含内存与性能优化
Stability AI 发布 Stable Diffusion 3 Medium，参数量 2B，现已在 Hugging Face Hub 上线并可配合 🧨 Diffusers 使用。
推荐理由：SD3 Medium 在 Diffusers 中集成的完整说明，含内存优化与 LoRA 微调脚本，适合评估其部署可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Segmind 发布 SegMoE 扩散专家混合框架
Segmind 发布 SegMoE 框架，可从零构建混合专家（MoE）扩散模型，并已集成 diffusers，同时开源 SegMoE-4x2、SegMoE-2x1 和 SegMoE-SD4x2 三个模型及建模代码（Apache 2.0）。
推荐理由：原文给出了从配置到生产的完整流程和显存占用数据，读者可以据此判断是否用 MoE 方式拼装扩散模型。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Hugging Face 发布 aMUSEd：高效非扩散文生图模型
Hugging Face 发布 aMUSEd，一个非扩散的文生图模型，是 Google MUSE 的开源复现版，采用 Masked Image Model 方法，推理步数更少，模型约 800M 参数。它已集成进 diffusers，发布了研究预览版并采用 OpenRAIL 许可，官方称生成质量并非最佳，同时提供训练和微调代码。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Hugging Face 发布 Würstchen：快速图像生成扩散模型
Würstchen 是 Hugging Face 推出的文本条件扩散模型，在高度压缩的潜空间中工作，实现 42x 空间压缩，远高于常见的 4x-8x。
推荐理由：原文给出 42x 空间压缩与训练算力对比，读者可据此判断低成本图像生成模型的效率边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分6363 Diffusers 为 SDXL 加入 T2I-Adapter 可控生成支持
Hugging Face Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作，在 diffusers 中为 Stable Diffusion XL（SDXL）加入 T2I-Adapter 支持，并发布 sketch、canny、lineart、depth、openpose 等多种条件的 checkpoint。
推荐理由：Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作把 SDXL 适配器接入 diffusers，并给出从零训练的配置与参数对比，便于读者评估可控生成的开销与接入方式。
Hugging Face BlogAI 评分5050 Segmind 开源 SD-Small 与 SD-Tiny 蒸馏代码及权重
Segmind 开源了压缩扩散模型 SD-Small 和 SD-Tiny 的权重与知识蒸馏训练代码，两者参数量分别比基础模型减少 35% 和 55%，图像保真度接近原模型。模型以 Realistic-Vision 4.0 为教师模型，在 LAION Art Aesthetic 数据集上训练，推理速度最高快 100%。权重和代码均已发布在 Hugging Face。
Hugging Face BlogAI 评分4848 rinna 推出 Japanese Stable Diffusion，基于 Stable Diffusion 微调的日语文生图模型
rinna 发布 Japanese Stable Diffusion，通过在约 1 亿张日语标注图像上微调 Stable Diffusion，实现了对日语提示词的直接支持，可生成日式风格图像并理解「salary man」等日语特有词汇和拟声词。