模思智能与OpenMOSS团队开源5B参数生图模型MOSS-Image，4天在海外社区获130万次下载，GitHub达1.4k Stars。模型采用从零预训练的单流扩散Transformer架构，以DiT为主干，结合冻结的Qwen3.5-9B文本编码器与FLUX.2 VAE，重点优化中英文文字渲染、JSON Layout和最长4096 tokens复杂提示词。
推荐理由：文章汇总MOSS-Image的文字渲染、布局控制和长提示词数据，并梳理加速、量化与推理适配，可用于判断其实际可用性。
Canva 发布首款图像生成模型 Canva Craft，通过两阶段流程生成最高 2K、30 种宽高比的图像。它先规划元素空间关系、相对尺度、视觉层级和文字信息，再生成图像；模型使用 Canva 的人工设计模板训练，输出可经 Canva Magic 转为分层设计，并支持不影响其他区域的精确编辑。
推荐理由：Canva Craft 先规划元素关系再生成图像，文章拆解了其模板训练、文字可读性、局部编辑和分层设计转换机制。
Black Forest Labs 发布 5.6B 参数开源文生图模型 FLUX 3 Image Klein，支持原生 4K 生成、多参考图与像素级编辑，配套 FP8、INT8 和 NVFP4 版本。
推荐理由：正文给出 5.6B 参数模型与更大闭源及开源版本的评测对比，并列出从 8GB 显存到 RTX 5090 的推理时间，读者可据此评估本地部署门槛。
谷歌发布生图模型 Nano Banana 2.1，主打 4K 直出与中文渲染改进，在 Arena 文本转图像排名升至第四、仅次于 GPT，1K/2K API 价格直接砍半。
推荐理由：把 Nano Banana 2.1 与 GPT Image 2.5 同台对比，给出 Arena 排名、API 降价幅度与中文渲染改进等可对照数据。
通义千问（Qwen）在 Hugging Face 发布 Qwen-Image-2.1-Turbo，是 Qwen-Image-2.1 的加速检查点，沿用同一 7B 视觉生成架构，支持文生图与图像编辑，默认 CFG=1 并仅需 8 步去噪，配合 prefix KV 缓存复用文本与参考图上下文。
推荐理由：8 步去噪与 prefix KV 缓存是该检查点的核心改动，读者可据此评估它在速度和质量上的取舍。
千问（Qwen）开源统一文生图与编辑模型 Qwen-Image-2.1，视觉生成组件仅 7B 参数，采用 32 层 Single-Stream DiT，支持常规或 RGBA 透明图像生成与编辑。
推荐理由：模型把文生图、图像编辑与 RGBA 透明图生成统一在 7B 视觉组件中，并附带完整的推理调用代码。
千问（Qwen）开源统一文生图与图像编辑模型 Qwen-Image-2.1，视觉生成部分采用 7B 参数与 32 层 Single-Stream DiT 结构。
推荐理由：原文给出了 7B 参数 DiT 架构与原生 RGBA、参考图编辑等能力细节，可作为对比同类图像生成模型的参考。
xAI 发布图像生成与编辑模型 Imagine Image 2.0，作为新 Quality Mode 上线 grok.com/imagine 及 iOS、Android 端。
推荐理由：原文给出了 Image 2.0 在指令遵循、版式排版和局部编辑上的具体能力，读者可以结合 Arena 排名判断它在图像生成与编辑工作流中的相对位置。
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Image 并预览 Muse Video，是其首批媒体生成模型。
推荐理由：原文给出了 Muse Image 的 agentic 工具调用、自我优化和测试时计算扩展细节，便于和现有图像生成模型对比其方法路线。
xAI 发布 Grok 新一代图像生成模型 Aurora，采用自回归混合专家架构，已在 X 平台向部分国家开放，一周内全量上线。Aurora 基于海量互联网样本训练，主打照片级真实感与文本指令遵循度，能精确渲染真实实体、文字、商标与人像。
推荐理由：原文给出了 Aurora 的自回归 MoE 架构、原生多模态图像输入与编辑能力，及其在 X 平台的分阶段上线节奏，便于与同代图像生成模型做横向对比。