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9月30日周三
9月29日周二
9月22日周二
  1. NVIDIA Developer Blog62

    NVIDIA 发布 DLSS 5,引入 3D 引导神经渲染并更新 ACE 与 RTX Kit

    NVIDIA 发布 DLSS 5,引入 DLSS 3D-Guided Neural Rendering 和细粒度控制,帮助游戏开发者在保留艺术意图的同时加入更逼真的光照与材质细节。官方同时介绍了 NVIDIA ACE 的更新,以及 RTX Mega Geometry 2.0 和 RTX Kit 在角色 AI、高密度几何与渲染工作流方面的能力变化。

    推荐理由:NVIDIA 官方说明 DLSS 5 的 3D 引导神经渲染与细粒度控制,并同步更新 ACE 与 RTX Kit,可了解游戏渲染与角色 AI 的新工具链。

9月18日周五
9月16日周三
  1. Samsung Newsroom22

    三星 Galaxy Z 系列人像视频如何复刻专业大光圈镜头虚化

    三星 Galaxy Z 系列(Galaxy Unpacked July 2026 发布)的人像视频功能通过 AI 视频处理与真实镜头光学分析,复刻大光圈镜头的景深与 Bokeh 效果,虚化程度随主体与背景距离自然变化。用户可在拍摄后切换对焦主体,并将虚化程度从 0 调至 7。该功能由三星研究院与 MX 业务部门联合开发,后者将其优化并落地到设备。

9月10日周四
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 用 Gradio Workflow 重建 AUTOMATIC1111,73 个节点覆盖 11 条媒体管线

    Hugging Face 发布 Workflow1111,用 Gradio Workflow 把 AUTOMATIC1111 的大部分功能重建为一张包含 73 个节点、11 条媒体管线的画布,涵盖文生图、高清修复、图生图、提示词矩阵、VLM 反推、检测生成 inpaint 掩码、ControlNet 式标注器、背景移除、PNG Info 与图生视频。

    推荐理由:原文完整拆解了用 Gradio Workflow 重建 A1111 的十一条管线,读者可据此判断节点式画布能否替代 ComfyUI 工作流。

9月8日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5,可将想法、草图与参考照片转化为更个性化、更精致的图像,并更贴近用户原本的构想。

    推荐理由:官方给出 ChatGPT Images 2.5 的定位,读者可了解它在个性化图像生成上的能力方向。

9月5日周六
9月2日周三
  1. Google AI Blog72

    Google 在 Workspace 推出图像工具 Google Pics

    Google 在 Workspace 推出图像创建与编辑工具 Google Pics,基于 Nano Banana 图像生成与编辑模型,将在未来几周向所有 Google AI Pro 和 Ultra 订阅者及多数 Workspace 商业客户开放。

    推荐理由:Google Pics 基于 Nano Banana 模型,把图像生成与精细编辑放进 Workspace 现有工作流,可据此判断日常制图方式的变化。

8月25日周二
7月23日周四
7月16日周四
7月1日周三
6月13日周六
5月18日周一
4月23日周四
  1. Google Research60

    Google Photos 上线 Auto frame 新功能,可自动改变照片拍摄视角

    Google Research 宣布在 Google Photos 的 Auto frame 功能中上线一种新方法,把照片理解为 3D 场景并自动调整相机位置和焦距,生成原本未拍到的视角。该方法分两步:先用内部 3D 点图估计模型重建人体和面部并估算焦距,再用生成式潜在扩散模型填补新视角下出现的空洞。该功能已面向含人物的照片自动提供重新构图版本,作为 Auto frame 候选中的第二个选项。

    推荐理由:原文拆解了 Google Photos 自动取景如何用 3D 场景估计加生成式补全改变拍摄视角,可了解生成式编辑的新思路。

4月9日周四
1月10日周六
  1. Berkeley AI Research26

    Berkeley AI Research 提出信息驱动成像系统设计框架,登 NeurIPS 2025

    Berkeley AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架,可直接从含噪测量中估计信息量,在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域预测解码器性能。该方法用已知噪声物理直接计算 H(Y|X),仅需学习 H(Y),优化后的设计在更少内存和算力、无需任务专用解码器的情况下达到与端到端方法相当的水平。