Inclusion AI 與學術合作者發布 IDM，一種結合內部分佈匹配與生成器自身 EMA 特徵空間中矩匹配的蒸餾方法，無需外部特徵編碼器。在 2 NFE 下，IDM（Z-Image）在 LongText-CN 上得分 94.25%，在 LongText-EN 上得分 90.20%；全參數 IDM（Z-Image）在單張 A100 上以 BF16 運行，1 NFE 耗時 0.25 秒，2 NFE 耗時 0.30 秒。同一個訓練好的檢查點同時支援 1-NFE 與 2-NFE 取樣，程式碼以 Apache 2.0 授權釋出，檢查點則標示為即將推出。
Apple 研究人員提出 GHARP，該方法可從少量輸入影像加上驅動表情訊號，即時為 3D 人頭製作動畫，並將任務拆分為離線身分階段與輕量執行期動畫階段。身體對齊網路消除了身體姿態與衣著帶來的歧義，GHARP 在 Ava-256 基準上達到最先進的品質，同時在 A100 GPU 上執行速度最高快 13 倍，高斯數量少 8 倍。
Apple 研究人員（與 University of Waterloo 合作）提出 TEAL，這是首個建構於凍結 ViT 表徵之上的像素級主動學習框架，透過兩級 MaxHerding 策略直接在原生 token 晶格上選取多樣化候選，並以基於 margin 的不確定性進行精煉。在每張影像僅標註一個像素的情況下，TEAL 在 CamVid、Cityscapes、ADE20K 與 Pascal Context 上相較最強基線最高提升 +24.36 mIoU，僅用 10 px 即達到全監督效能的最高 97%。