Wan 3.0 剛剛登上影片排行榜榜首。開放權重故事如今成了影片故事。
一個開放權重的中國模型如今在品質與價格上擊敗封閉陣營的領先者。影片生成剛剛有了一條可信的開放道路。
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Kling 4.0 與 AI 影片的新可控性競賽
大家對 AI 影片最大的抱怨，從來都不是品質，而是控制權。Kling 4.0 把未來押在只改一個地方，而不是全部重新生成。
可靈 4.0 來了，AI 短劇一年做了 43 萬部：國產 AI 影片這次靠什麼彎道超車
單段 30 秒、局部編輯、10 張關鍵影格，可靈 4.0 把影片生成從「抽卡」變成「可編輯」。背後是 43 萬部 AI 短劇的爆發，以及隨之而來的同質化爭議。
訓練文字轉圖像模型的速度如今快了 3.6 倍
效率前沿正以和能力前沿一樣快的速度推進。訓練速度提升 3.6 倍，正是那種日後會以你真正能運行的模型形式出現的進展。
原生透明正悄然成為 AI 圖像中最實用的新功能
大家都要求寫實感。設計師要求的是透明背景。為什麼原生 Alpha 通道生成，是那個默默改變真實工作流程的低調功能。
阿里巴巴的 Qwen-Image 2.1 剛剛改變了開源模型授權的討論
技術規格令人印象深刻，但授權才是真正的故事。Qwen-Image 2.1 放棄了 Apache 2.0，轉而採用研究授權，而細則現在比以往任何時候都更重要。
通義萬相 Qwen-Image 2.1 開源：7B 小模型如何把透明圖和 10 張圖編輯裝進一張消費級顯示卡
一個 7B 的開源生圖模型，憑什麼把透明圖、多圖編輯裝進一張 6G 顯示卡？拆解 Qwen-Image 2.1 的核心升級與授權轉折。
通義萬相 Qwen-Image 2.1 開源了：7B 參數憑什麼敢叫板 Google 和 OpenAI
一個 7B 的開源生圖模型，憑什麼和 Google、OpenAI 掰手腕？本文拆解 Qwen-Image 2.1 的成績單、核心能力與授權爭議。