這,可能是今年WAIC最驚豔的圖片!

重點摘要
在今年WAIC 2026的上海會場,一幅長達8K的超高解析度圖卷吸引了不少目光。這幅以「WAIC九週年2018—2026」為主題的作品,從左至右逐年展現大會精彩內容,無論是整體構圖、山水層次,還是其中密密麻麻的文字標註,都清晰到可以用放大鏡逐字檢視。而背後完成這一切的,正是商湯科技在本次大會最新發表的日日新SenseNova U1 Pro模型。 不同於一般的文生圖工具,U1 Pro被定位為一套面向複雜多模態任務的交付系統。
在今年WAIC 2026的上海會場,一幅長達8K的超高解析度圖卷吸引了不少目光。這幅以「WAIC九週年2018—2026」為主題的作品,從左至右逐年展現大會精彩內容,無論是整體構圖、山水層次,還是其中密密麻麻的文字標註,都清晰到可以用放大鏡逐字檢視。而背後完成這一切的,正是商湯科技在本次大會最新發表的日日新SenseNova U1 Pro模型。 不同於一般的文生圖工具,U1 Pro被定位為一套面向複雜多模態任務的交付系統。它的核心是將理解、生成與行動進行原生統一,能夠自主處理從目標理解、任務規劃、資訊組織、多模態生成,再到檢查修正與最終交付的完整流程。換句話說,它不僅能產出高品質的圖像,更能夠像人類設計師一樣先打草稿、再逐步細化,甚至為自己的成果進行檢查與微調。 商湯在發表會上梳理了U1 Pro的三大亮點。首先是原生8K輸出,重點不在單純的畫素提升,而是在超大尺寸畫面中依然能維持精準的文字、構圖與細節。其次是圖文交錯思維,模型可以圍繞一個目標連續完成草圖、細化、著色、檢查與調整,讓創作過程更加接近人類專業人士的工作習慣。最後則是面向成品交付,鎖定資訊圖表、城市規劃、影視分鏡、學術海報與商業設計等實際場景,希望能減少使用者反覆抽卡的痛點,直接產出可用的成果。 為了驗證這些能力,現場展示了多項實測。第一個任務是生成橫向8K長圖,主題為二十四節氣。結果顯示,U1 Pro不僅準確安排二十四個節氣的名稱與順序,還能根據每個節氣對應的物候特徵,搭配合適的色彩與視覺元素,從春季的翠綠到冬季的雪白,過渡自然且整體版式統一,展現出對長期連貫性的掌控力。 第二個任務是設計一張名為「機器如何觀察和理解人類」的高級實驗室海報。一般模型遇到這類主題,往往傾向使用科技藍的色調,但U1 Pro選擇了暗金色線條搭配黑色背景與紙張顆粒感,塑造出強烈的科技與人文交織氛圍。畫面中央人物背後疊加了大量檢測框、座標軸與數據節點,資訊密度雖高卻不顯凌亂,視覺層次相當分明。 第三關則更為複雜:要求生成一幅琉璃質感的古風建築山河圖,內容必須同時包含青綠色山脈、藍色河流、瀑布、寶塔、山門、亭臺、廊橋、宮殿、桃花林、松樹、祥雲,以及一座帶有東方結構語言的未來建築。在材質上,山體需呈現琉璃、玉石與琺琅般的流動高光與釉面層次,水面要有通透感與反射。U1 Pro最終將所有元素有機整合為一個完整的版圖,即使面對如此複雜的風格指令,依然能精準執行。 最後一項任務是產出一張可以直接上映宣傳使用的原創電影海報,要求氣質介於東方詩意、懸疑史詩與現代藝術電影之間。最終成果不但字字清晰,整體視覺衝擊力與高級感也很到位,讓人感覺幾乎可直接用於商業宣傳。 這些實例背後反映出的,是U1 Pro獨特的創作邏輯。商湯CEO徐立在現場點出當前生成式工具的普遍困境:「能交互,不等於能交付。」許多模型雖然可以透過自然語言反覆修改,但任務稍一複雜就容易顧此失彼;改對某個局部,其他區域可能跟著跑掉。U1 Pro選擇將一次生圖延展為一套連續創作流程,透過理解目標、規劃任務、組織資訊、生成內容、檢查問題、持續修正的閉環,讓模型自己為成果負責。 從技術層面來看,8K直出對算力是極大挑戰。商湯團隊採用大尺寸Patch(32×32)的策略,大幅降低視覺Token總數,有效控制Attention計算量與顯示記憶體佔用。然而大格子也容易丟失細節,為此團隊加入自適應噪聲控制,並讓Patch之間保留部分重疊,同時在空間取樣、損失函數設計與模型結構上進行專項優化,設法在減輕計算負擔的同時,保留文字、紋理與結構的精確度。商湯聯合創始人、首席科學家林達華透露,早在U1階段團隊就觀察到模型可以先畫草圖、再補充細節、逐步生成完整圖像的雛形,U1 Pro則將這套流程進一步系統化,形成如今的交付閉環。 若將視角拉高到產業層面,U1 Pro的發布也標誌著產品範式的轉移。商湯以AI Coding的演進來類比:從最初的Copilot協助開發者補全程式碼,到Vibe Coding讓使用者以自然語言表達需求,再到Coding Agent自行拆解任務、撰寫程式、呼叫工具、測試與修復,模型的價值已從「寫了多少行程式碼」轉向「能不能把整個專案做出來」。多模態內容的生成正在複製這條路徑——從單純的單點生成,到意圖驅動的持續修改,再到如今具備系統級內容交付能力的新階段。 當然,U1 Pro目前並非完美無瑕。非同步生成意味著用戶必須用等待時間換取更高的完成度;編輯彈性、運算成本與生成穩定性仍有待更多真實專案驗證;專業設計場景也無法只依賴單張最終圖像,圖層、向量元素、版本管理與團隊協作工具依然是不可或缺的一環。但可以肯定的是,方向已經相當明確——當生圖功能告別反覆抽卡,開始對最終結果負起責任,多模態AI agent的競爭,才正要真正展開。
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