White Circle 研究称 OpenAI 与 Google 图像模型易被越狱生成裸露内容
White Circle 在预印本中提出 RISE 攻击方法，用公开可下载的 Qwen3-32B（去除安全训练）作为攻击模型、Gemini 2.5 Flash 作为判定模型，绕过 DALL·E 3、Google Nano Banana 2 和 GPT-Image-2 的安全过滤。
#图像生成
Ars Technica · AIAI 评分7171
Google ResearchAI 评分4242 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"转向阻尼器"网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。在 Stable Diffusion v1.4 上以 HPS-v2 评测，其完全解锁版本对基线模型取得 90% 胜率，并支持黑盒、灰盒模型的微调。
Berkeley AI ResearchAI 评分2828 Berkeley AI Research 提出基于信息量的成像系统设计框架，NeurIPS 2025 论文验证四大成像领域
Berkeley AI Research 提出一种直接评估和优化成像系统信息量的框架，仅用含噪测量和噪声模型估计互信息，可预测解码器性能。该框架在彩色摄影、射电天文学、无透镜成像和显微镜四个领域验证有效，优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平，同时所需内存和算力更少，且无需任务专用解码器设计。相关论文发表于 NeurIPS 2025。