Google Research 提出 Diffusion Controller 统一并简化 AI 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。
推荐理由：Google Research 把扩散模型的引导与微调统一成一个控制问题，读者可了解其灰盒与白盒两种落地方式。
#图像生成
Google Research精选AI 评分6262
Hugging Face BlogAI 评分5858 Hugging Face 用 Gradio Workflow 重建 AUTOMATIC1111，发布 Workflow1111
Hugging Face 发布 Workflow1111，用 Gradio Workflow 把 AUTOMATIC1111 的大部分功能重建为一张工作流画布，由 11 条媒体流水线和 73 个节点组成，覆盖文生图、高清修复、图生图、提示词矩阵、VLM 反推、检测生成 inpaint 掩码、ControlNet 风格标注器、背景移除、PNG Info 与图生视频。
Google ResearchAI 评分4242 Google Research 揭示扩散模型创造力来源：分数平滑如何带来泛化
Google Research 在 ICLR 2026 论文《On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models》中揭示，扩散模型的创造力源于神经网络训练中的"分数平滑"效应。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）与 Gemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）。
推荐理由：两款新模型同时开放开发者与消费端入口，并给出延迟、价格与能力边界，便于判断多模态工作流成本。