Meta旗下超級智能實驗室正式發佈其首個圖像生成模型Muse Image，標誌著公司在首席AI官Alexandr Wang領導下的重組後首次推出重量級產品。該模型在第三方評測平臺Image Arena上的人類偏好評分中位列第二，僅次於OpenAI的GPT Image 2，在文本到圖像生成及單圖、多圖編輯任務中均超越Nano Banana和Grok Imagine等競品。同步預覽的視頻生成模型Muse Video則在文本到視頻類別中排名第三，但Meta坦承其在音視頻同步和快速運動場景下仍存在不足。

與直接將提示詞映射為圖像的常規模型不同，Muse Image以智能體方式運作，能夠主動調用外部工具來提升輸出質量。它可以編寫並運行代碼生成正確的圖表、可掃描的二維碼、動態GIF、網頁或互動遊戲，也能通過網絡搜索獲取實時信息來支撐知識密集型提示詞的準確性。Meta表示，模型在推理過程中會自動對中間結果進行局部編輯或整體重生成，這種自我優化行為並非人工預設，而是在強化學習訓練中自發湧現的——因為生成更好的圖像能獲得更高的獎勵分數。

這種推理時計算資源的投入帶來了顯著的質量提升。Meta指出，讓模型在推理階段多花算力進行自我迭代，遠比簡單粗暴地生成多張圖像再挑選最佳結果更有效，這一發現與當前大語言模型的推理擴展規律高度一致。在圖像編輯方面，Muse Image被設計為只修改用戶指定的內容，同時保持其他元素在多次編輯步驟中的一致性，還能將來自多張參考圖像的人物、物體、服裝和環境元素進行融合。

然而，與模型一同推出的@提及功能迅速引發爭議。用戶只需在提示詞中輸入一個公開Instagram賬號的用戶名，Meta AI就會自動抓取該賬號的公開照片，生成該人物的新圖像，整個過程無需照片本人同意。該功能對公開賬號默認開啟，任何人若不想被生成圖像，必須主動前往Instagram設置中關閉帖子和Reels的再利用權限，且已生成的圖像不會被刪除。

這一設計幾乎註定將在歐洲遭遇嚴厲的監管挑戰。根據《通用數據保護條例》（GDPR），使用真實人物的公開照片生成新圖像涉及個人數據處理，默認開啟的退出機制很難滿足合規要求。觀察人士預計，即便該功能在歐盟上線，當前的退出模式也極有可能被認定為無效。與此同時，《歐盟人工智能法案》第50條的透明度規則要求，所有模仿真實人物、構成深度偽造的AI生成或篡改圖像、音頻和視頻內容，都必須以可被受影響者識別的方式進行明確標註，該條款將於2026年8月2日正式生效，距Muse Image發佈僅數週之遙。

Meta已部署名為Content Seal的隱形水印系統，該水印能經受裁剪、壓縮和截圖操作而持續存在，但批評者指出，機器可讀的水印只能追溯圖像來源，並不能阻止圖像在第一時間被生成。這種事後標記的方式能否滿足AI法案對標註可識別性的要求，目前仍是懸而未決的問題。

Muse Image現已在美國地區的Meta AI應用、meta.ai網站、Instagram Stories及WhatsApp中上線，Facebook和廣告投放端將隨後接入。在技術實力獲得認可的同時，Meta在隱私邊界上的激進做法，正將這家科技巨頭推向AI創新與個人權利保護之間日益尖銳的衝突前沿。