我们很高兴推出 Muse Image，并预览 Muse Video，这是 Meta Superintelligence Labs 开发的首批媒体生成模型。
Muse Image 是我们迄今最先进的图像生成模型：它能忠实遵循指令、精确编辑，并能基于多张参考图进行合成。它还具备智能体式的工具使用能力，并与 Muse Spark 集成。Muse Video 基于同一个预训练基座构建，具备出色的视觉保真度，并原生支持音频。
Muse Image 今天已在 Meta AI 应用和 meta.ai、美国的 Instagram 快拍（Stories）以及部分国家的 WhatsApp 上线，即将登陆 Facebook。Muse Video 即将面向创作者和 Meta AI 推出。
Muse Image：智能体式图像生成
Muse Image 不是直接把提示词映射成图像，而是以智能体的方式运作：它会调用搜索和代码工具来提高准确性，对自己生成的结果进行自我优化，并通过扩展测试时计算（test-time compute）持续提升。Muse Image 还与 Muse Spark 集成，让两个模型可以共享工具、联合规划，实现强大的智能体式媒体生成。
工具使用
我们让 Muse Image 可以使用各类工具，以增强其智能体能力。
代码。在强化学习过程中，Muse Image 学会了编写并执行代码，以生成准确的图表和二维码，并以渲染出的图形为条件来提高生成图像的准确性。Muse Spark 与 Muse Image 也已集成，可结合代码与媒体生成，创作动画 GIF、嵌有图片的网站以及交互式视觉游戏。
会议二维码
准备画面
我正在搭建一幅横向的韩国漫画（manhwa）风格场景，其中包含一个准确的二维码，并检查构图和线条，确保最终图像符合用户的要求。
会议二维码
生成二维码
我正在为 https://meta.ai 创建一个可扫描的二维码，检查编码和纠错设置，确保它在放入场景之前能够稳定读取。
会议二维码
检查二维码图像
我正在打开生成的二维码文件，确认它能被正确扫描，然后准备把它放到海报上，并根据用户指定的主体和会议信息搭建韩国漫画风格的场景。
会议二维码
合成漫画场景
我正在组装一幅 3:2 的横向韩国漫画风格插图，让年轻女子在 ICML 2025 海报前扫描二维码，并按照需求添加会议背景、光线和细节。
会议二维码
调整视线朝向手机
我正在优化这幅插图，让女子低头看手机屏幕，而不是看二维码，同时更新她的姿势和表情，并保持漫画风格、会议背景和准确的二维码细节不变。
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已完成
搜索。Muse Image 学会了搜索网络，使生成的图像建立在事实性的实时信息和视觉参考之上。启用搜索可以提高知识密集型提示词的事实准确性，对涉及时事和现实世界事实的提示词尤其如此。
Muse Image 在使用搜索工具后表现提升。胜率来自内部消融实验。
2026 年夏季趋势
调研夏季趋势
我正在查找 2026 年夏季最火的女装造型，浏览秀场报道和时尚指南，找出三种不同的趋势，转化成适合用户的穿搭。
2026 年夏季趋势
搜索商品目录
我正在商品目录中查找亚麻连衣裙、收腰款式和奶油色系，对照我记录下的 2026 年夏季趋势，为用户的第一套造型找到可购买的链接。
2026 年夏季趋势
匹配商品
2026 年夏季趋势
运行代码
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已完成
自我优化
Muse Image 会在思维链中反思并改进自己的作品。这种自我优化行为可以有不同的形式：当某个小细节有误时，对当前图像草稿做局部编辑；当较大部分出错时，从头重新生成图像；或者采用其他策略，例如使用工具来生成事实上更准确的内容。这种行为并非我们设计的。它是在强化学习（RL）训练中自然涌现的，原因很简单：自我优化能产出更好的图像，因此获得更高的奖励。
Muse Image 借助涌现出的自我优化能力而提升。胜率来自内部消融实验。
自我优化
查找参考图像
自我优化
组装版面
我正在拼合这张光面杂志页，把证明步骤、标题和时尚人像编排成一个协调的版面，同时检查字体排印、间距和金色点缀的细节，力求呈现精致的编辑风格。
自我优化
修正公式
我正在修正这个公式，补上缺失的除号斜杠，调整版面，使表达式显示为 S = n(n + 1) / 2，并再次检查周围文字是否清晰、前后一致。
自我优化
检查图像
我正在审查生成的杂志图像，确认微距细节、光面版式和证明过程的准确性，然后再分享出去；如果你愿意，我也可以调整字体排印或更换人像。接下来你想调整什么？
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已完成
测试时计算扩展
与语言模型一样，Muse Image 在推理时思考得越多，表现就越好。随着测试时计算量的增加，模型会进行更多推理，调用更多工具，并执行更多自我优化步骤，以改进其生成结果。提高推理强度（也就是测试时计算量），可以提升人类偏好 Elo 分数，并呈现大致对数线性的扩展关系。值得注意的是，这部分计算涵盖两种截然不同的工作，即用于推理的文本 token 和用于生成的视觉 token，但质量取决于二者合计的总计算量。
我们发现，要实现有效的测试时扩展，明智地使用 token 预算同样重要。Best-of-N（BoN）让模型生成若干张图像并保留最好的一张，它在早期能提升质量，但很快就会饱和。把同样的计算量花在深思熟虑的推理上，扩展效果要好得多。推理与工具使用结合起来会产生叠加效应。工具让模型能够触及自身已有知识之外的内容，无论是搜索它所缺少的参考资料，还是编写代码来精确把握细节，都能弥补仅靠推理无法填补的空白。
Muse Image 随测试时计算量的扩展而提升。Elo 来自内部消融实验。
图像编辑
Muse Image 能够精确编辑图像，只改动用户要求改动的部分。正如我们的示例所示，它可以遵循各种各样的指令。
修复这张图片
编辑这张图，驱散雾气，露出下方美丽的山谷
把这朵花的花瓣改成彩虹渐变色
你能把这张图改成“$3.00 ALL DAY”，把“禁止免费停车”的文字改成“FREE PARKING ON WEEKENDS”，并把电话号码改成 555-5555 吗
稍微拉远镜头，展现这只狗见到的一片狼藉，为它那羞愧的神情交代背景
Muse Image 在多轮编辑中保持连贯，支持迭代优化，以及朝着目标结果展开开放式的头脑风暴。
这是我的客厅，你能想象一下它的日式北欧（Japandi）风格吗？
我喜欢这张图，但请使用第一张图里的台灯和它下面的柜子。
很好。你能把我的第一张图和最后一张做成一张前后对比图吗？
生成一张这只猫和这只狗作为最好的朋友，在阳光明媚的日子里野餐的图像。复古 35 毫米胶片风格
现在把这张野餐图像原样展示为一张裱框照片，挂在一家温馨咖啡馆的墙上。我们能看到这面墙正前方有一张桌子和两把空椅子。
展示这家咖啡馆的正面和它的店名，并与之前照片里咖啡馆的氛围保持一致。我们应该也能从窗户看到那张裱框照片。
用这家咖啡馆的准确店名设计它的纸质菜单，并添加一道“The Picnic Special”，配上照片中同一只猫和狗的小插图。
把这份菜单放到我们之前做的那张空桌特写图里的桌子上
多参考图图像合成
Muse Image 可以把提示词中许多参考输入图像里的元素组合起来，包括人物、物体、服装、风格和环境。它支持在提示词中交错穿插文本和图像，以实现复杂的图像合成。
生成一张骑着这辆自行车、穿着这件衣服，从坐在公园长椅上的这个人身边经过的图像。让它看起来像是这张图风格的绘画。
把我客厅的墙面颜色改成这个图案。然后在咖啡桌上添加，在餐边柜上添加 2 个，再添加一台超薄的 65 英寸壁挂大电视，屏幕上显示下面这张图像。然后添加坐在沙发上、穿着、并且不穿袜子的人物。
图像基准测试
在撰写本文时，按人类偏好 Elo 排名衡量，Muse Image 在 Arena 的文生图、单图编辑和多图编辑三个榜单上均位列第 2。
Arena Elo 排名截至 2026 年 7 月 5 日。
Arena Elo 排名截至 2026 年 7 月 5 日。
Arena Elo 排名截至 2026 年 7 月 5 日。
Muse Video 预览
在发布 Muse Image 的同时，我们也分享 Muse Video 的早期预览。它在提示词遵循、视觉保真度和时间一致性方面表现具有竞争力。我们正在针对目前存在性能差距的领域加大投入，例如音视频同步和物理上准确的快速运动。Muse Video 即将面向创作者推出，并登陆 Meta AI。
一只熊猫宝宝头朝下翻滚着滚下一道小小的草坡
在撰写本文时，Muse Video 在 Arena 的文生视频人类偏好 Elo 排名中位列第 3。
Arena Elo 排名截至 2026 年 7 月 5 日
Content Seal
为了帮助人们验证一张图像是否由 AI 生成，Muse Image 内置了我们的隐形水印系统 Content Seal。通过 Meta AI 应用和 meta.ai 上的 Muse Image 创建的图像带有隐藏的来源信号，即使经过裁剪、压缩、缩放或截屏，这一信号依然完好。我们计划很快把 Content Seal 扩展到视频。我们还在预览一款检测工具，可以让你检查一张图像是否带有 Content Seal 水印，为你更好地判断某张图像是否由 Meta AI 制作提供了初步的方式。
Meta 产品中的 Muse Image
Muse Image 与 Meta 生态系统深度连接。我们在图像和视频生成方面的持续投入，将进一步帮助创作者和企业在 Meta 各产品中生成动态内容。
面向小企业的营销素材
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作者：
Meta Superintelligence Labs
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