一篇关于2026年AI生图技术的综述论文揭示了几个关键洞察。核心在于数据质量，最终训练阶段少量高质量专家数据直接决定用户对模型能力的感知。训练数据中即使混入少量AI生成图像，也会严重损害生图质量和模型潜力。技术路径上，蒸馏是商业部署的必备选项，不考虑蒸馏友好性的架构设计将导致模型无法实用。此外，开源与闭源生图模型的核心差距并非渲染器本身，而在于渲染器之外的整体系统架构设计。