OpenAI 全球推出 ChatGPT 的虚拟试穿和 Favorites 功能，用户可上传自拍、全身照或商品图片，在购物结果中预览服装和配饰效果。新功能使用 ChatGPT Images 2.5，并可将收藏商品与试穿图片保存到应用 Library；用户还可以描述穿搭或上传名人造型图片，让 ChatGPT 寻找可购买的商品。
推荐理由：文章梳理了 ChatGPT 将虚拟试穿与商品收藏接入购物结果的具体方式，也交代了其与 Google 等既有服务的竞争背景。
Ideogram 表示其新模型 Ideogram 4.5 可在编辑图像局部时尽量保持其他区域不变，面向产品摄影、室内设计、照片修复和图中文字编辑等场景。模型提供 0.8 至 22 cents per image 的四档质量选项，均支持 native 2K resolution，现已在 Ideogram 平台和 API 中提供；官方称开放权重版本即将发布。
Google Research 提出 Diffusion Controller，将图像生成的去噪过程重新表述为连续控制问题，用轻量级控制网络调节生成轨迹。该框架支持灰盒和白盒场景，并通过 SFT、RWL 和 PPO 在 Stable Diffusion v1.4 上进行评估；其完全解锁版本相对基线模型取得了 90% 的胜率。
推荐理由：Diffusion Controller 将推理时引导与微调统一为连续控制框架，并展示了灰盒和白盒场景下兼顾偏好匹配与图像质量的实现路径。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，OpenAI 随后发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna；GPT-6 Sol 与 Luna 的价格约为对应 GPT-5.6 版本的一半。
推荐理由：文章横向整理了多款新模型的价格变化与实际测试，既呈现低价竞争，也记录了不同推理设置对使用体验的影响。
Hugging Face 将 Nunchaku Lite 原生接入 Diffusers，Nunchaku 检查点现在可通过 from_pretrained() 加载，无需自定义 pipeline、独立推理引擎或本地 CUDA 编译。
推荐理由：Nunchaku Lite 将 4-bit 扩散推理接入 Diffusers，并给出显存、速度和自定义量化流程，便于评估其部署价值。
Google Research 介绍发表于 ICLR 2026 的论文《On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models》，指出扩散模型的“创造力”源于神经网络训练对 score function 的平滑作用。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite，并向开发者开放 Gemini Omni Flash，分别用于高速图像生成以及视频生成和对话式编辑。
推荐理由：两款模型分别覆盖高速图像生成与视频生成编辑，并给出延迟、价格、接口和组合用法，便于开发者评估工作流。
Google Photos 已在 Auto frame 中加入基于3D场景理解和生成式 AI 的自动重构功能，可在拍摄后调整相机位置、方向和焦距，生成新的照片视角。该方法先估计3D点图与人脸信息，再用生成式 latent diffusion 模型补全原照片未捕捉到的区域，并可改善人像广角镜头造成的透视畸变。
推荐理由：Google Photos 将3D场景估计与生成式修补结合，用于自动调整人像视角和广角畸变，展示了生成式编辑介入拍摄构图的具体路径。