Google Research 提出 Diffusion Controller 统一图像生成控制
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，把扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题，用一个轻量附加网络在冻结基座模型上动态调整生成轨迹。
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Google ResearchAI 评分2727 Google Research 揭示扩散模型创造力来源：score smoothing 如何让模型学会插值生成
Google Research 在 ICLR 2026 论文中揭示扩散模型的创造力源于 score smoothing：神经网络训练中的正则化使学到的 score function 变平滑，导致去噪过程在训练数据点之间插值，从而生成新样本而非简单记忆。
Google Research精选AI 评分6262 Google Research 与 NHS 合作研究：AI 用于乳腺筛查工作流
Google Research 与多家 NHS 机构合作的 AIMS 研究在 Nature Cancer 发表两项研究，评估 AI 乳腺筛查系统。
推荐理由：两项 Nature Cancer 研究给出 AI 在 NHS 乳腺筛查中的独立读片与双读流程数据，可了解落地条件。
Hugging Face BlogAI 评分3636 Hugging Face 社区发布文本到图像生成开放偏好数据集
Hugging Face 的 Data is Better Together 社区发布 Apache 2.0 许可的文本到图像偏好数据集，覆盖多种图像生成类别并混合不同模型家族与提示词复杂度。数据集基于 Flux 和 Stable Diffusion 模型生成图像，配套提供 flux-dev-lora-finetune 微调模型及 GitHub 预处理代码。
OpenAI NewsAI 评分2424 OpenAI 改进一致性模型（Consistency Models）训练技术
OpenAI 提出改进的一致性模型（Consistency Models）训练技术。一致性模型是一类新兴生成模型，无需对抗训练即可一步采样出高质量数据。
OpenAI NewsAI 评分2828 OpenAI 提出 Consistency Models 实现快速生成
OpenAI 提出 Consistency Models，可在不依赖迭代采样的情况下实现快速生成，从而解决扩散模型因迭代采样导致的生成速度慢问题。扩散模型已在图像、音频和视频生成领域取得显著进展，但迭代采样过程拖慢了生成速度。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 Image GPT：用 Transformer 生成图像
OpenAI 发现，正如在语言上训练的大型 Transformer 模型能生成连贯文本，同一套模型在像素序列上训练后也能生成连贯的图像补全与样本。研究通过建立样本质量与图像分类准确率之间的相关性，表明其最佳生成模型在无监督设定下所包含的特征可与顶级卷积网络竞争。
推荐理由：OpenAI 用同一套 Transformer 架构处理像素序列，并给出生成质量与分类精度的关联证据。
OpenAI NewsAI 评分3636 OpenAI 推出可逆生成模型 Glow
OpenAI 提出可逆生成模型 Glow，采用可逆 1x1 卷积，在简化架构的同时扩展了此前的可逆生成模型工作。该模型能生成逼真的高分辨率图像，支持高效采样，并可发现用于操控数据属性的特征。OpenAI 已发布模型代码和在线可视化工具。
OpenAI NewsAI 评分4040 OpenAI 造出多尺度视角下稳定欺骗神经网络分类器的对抗样本
OpenAI 造出可从不同尺度和视角稳定欺骗神经网络分类器的对抗图像，直接挑战上周"自动驾驶汽车因多尺度、多角度采集图像而难以被恶意欺骗"的说法。