AI安全企業White Circleは、DALL·E 3、Nano Banana 2、GPT-Image-2の安全フィルターを市販・公開のツールとAPI呼び出しだけで回避できる攻撃手法RISEを、プレプリントで報告した。人間の審査で露骨な画像と確認された割合は、DALL·E 3で約13%、Nano Banana 2で10%未満、GPT-Image-2で約3%だった。OpenAIとGoogleはArs Technicaのコメント要請に応じていない。
Appleの研究チームが、拡散モデルの各逆ステップを厳密な尤度で学習できる条件付きNormalizing Flowとして表現するNormalizing Trajectory Models（NTM）を提案した。自己蒸留により、4ステップで高品質なサンプルを生成できる。テキストから画像へのベンチマークでは、強力な画像生成ベースラインと同等以上の性能を、4ステップの生成だけで示したとされる。
Diffusion Controllerは、画像生成の拡散過程を連続的な制御問題として捉え直し、推論時の誘導とファインチューニングを一つの枠組みで扱う手法である。ベースモデルを凍結したまま軽量なアドオンネットワークを付加する方式で、Stable Diffusion v1.4を基盤とした実験では、人間の選好への適合度を示すHPS-v2において業界標準を上回ったと報告されている。重みに全面的にアクセスできる完全版は、ベースラインモデルに対して90%の勝率を達成した。
Sony AIと共同研究者は、米デンバーで開かれるCVPR 2026で6本の論文を発表する。対象は生成モデリング、3Dシーン理解、ビデオからの音声合成、ドメイン適応、ビジュアルトークンの効率化である。MeanFlowとRepresentation Autoencoderを組み合わせたMF-RAEは、ImageNet 256で1ステップFID 2.03を記録し、学習コストを83%削減した。6月3日には拡散モデルのチュートリアルを実施し、Peter Stoneが関連ワークショップで基調講演を行う。