研究人员称 OpenAI、Google 新图像模型易被诱导生成裸露内容
White Circle 研究显示,用现成工具即可绕过 DALL·E 3、Google Nano Banana 2 与 GPT-Image-2 的安全过滤生成裸露内容,绕过率约 13%;对新版 ChatGPT Images 2.5 与 Nano Banana 2.1 的测试显示两者更易被攻破。
White Circle 研究显示,用现成工具即可绕过 DALL·E 3、Google Nano Banana 2 与 GPT-Image-2 的安全过滤生成裸露内容,绕过率约 13%;对新版 ChatGPT Images 2.5 与 Nano Banana 2.1 的测试显示两者更易被攻破。
研究提出的 LEGO-Anything 让 coding agent 从单张照片生成 Blender 可执行 3D 场景程序,并在含 208 张图的 LEGO-Bench 上评测 GPT-6 Astra 等六款 GPT 配置:最佳模型室内准确率 53.4%、室外 39.6%。
Diffusion Controller 框架将图像生成重构为连续控制问题,用轻量级转向阻尼器网络无需改动冻结基座模型即可动态引导去噪。其轻量插件在人类偏好匹配上超过行业标准,完全解锁版本对基线模型胜率达 90%。实验在 Stable Diffusion v1.4 上用 SFT、RWL、PPO 以 HPS-v2 评估。
Google Research 在 ICLR 2026 上发表的论文指出,扩散模型的创造力源于训练时正则化导致的"分数平滑"效应。该平滑使去噪过程在训练样本之间插值生成新数据,而非简单复制训练集;研究结合神经网络正则化的函数空间理论与去噪数学,定量刻画了两者之间的连接。