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> 作者：Arena.ai (@arena) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-07-08

> 原始來源：https://x.com/arena/status/2074581979765539153

## 中文摘要

Meta 的「Muse Image」模型在 Arena.ai 圖像競技場中奪下第二名，僅次於 OpenAI 的「GPT Image 2」。

**競技場表現與市場定位**
根據 Arena.ai 的數據，Meta 推出的「Muse Image」在多項指標中均穩居第二，顯著領先「Nano Banana」、「Grok Imagine」及「MAI Image」等競爭對手。該模型在「文字轉圖像」（Text-to-Image）、「單一圖像編輯」（Single-Image Edit）以及「多重圖像編輯」（Multi-Image Edit）三大領域皆展現了強勁的競爭力，特別是在多重圖像編輯項目中，與第三名的「Nano Banana 2」拉開了 23 分的差距。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/779519bed0800093.jpg)
> Meta 的 Muse Image 以 1,280 分奪得 Text-to-Image 競技場第二名，僅次於 GPT Image 2，並超越 Nano Banana 2 等模型。

**核心技術與 Agentic 能力**
「Muse Image」與「Muse Video」是由 Meta Superintelligence Labs 開發的首批媒體生成模型。與傳統模型不同，「Muse Image」具備以下關鍵技術特點：
- **Agentic 程式開發**：模型不再僅是將 prompt 映射為圖像，而是作為一個 Agent 運作，能主動呼叫搜尋與程式碼執行工具，並透過「自我修正」（Self-Refinement）機制來提升生成精確度。
- **測試時運算擴展（Test-Time Compute Scaling）**：模型在推理階段投入的運算資源越多，其思考、工具呼叫與自我修正的步驟就越豐富，進而顯著提升人類偏好評分。
- **工具整合**：透過與「Muse Spark」整合，模型能共同規劃並執行複雜任務，例如製作動畫 GIF、嵌入圖像的網站，甚至是互動式視覺遊戲。
- **精準編輯與組合**：支援多重參考圖像的組合（包含人物、物件、風格與環境），並能維持編輯過程中的一致性。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/0aded81e094d4497.jpg)
> Meta Muse Image 在 Image Edit Arena 中以 1,405 分位居第二，僅次於 GPT Image 2，並領先 MAI Image 2.5 與 Grok Imagine 等模型。

**產品應用與安全機制**
Meta 已將「Muse Image」整合至 Meta AI 應用程式、網頁版、Instagram Stories 以及 WhatsApp（部分地區），未來也將推向 Facebook。此外，Meta 導入了「Content Seal」隱形浮水印系統，確保由 AI 生成的內容具有可驗證的來源標記，即便經過裁切、壓縮或螢幕截圖，該標記仍能保持完整。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/8aeca99acfd19d51.jpg)
> 在多圖編輯競技場中，Meta Muse Image 以 1,399 分位居第二，僅次於 GPT Image 2，並領先第三名 Nano Banana 2 達 23 分。

**Muse Video 預覽**
Meta 同步預覽了「Muse Video」，該模型基於與「Muse Image」相同的預訓練基礎，具備優異的視覺保真度與原生音訊支援。目前該模型在提示詞遵循度與時間一致性上表現出色，Meta 正持續針對音訊與影片同步、物理精確的快速運動等領域優化，預計近期將開放給創作者與 Meta AI 使用。

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> 這段影片展示了名為 Muse Image 與 Muse Video 的生成式 AI 工具，透過多樣化的視覺範例呈現其圖像與影片生成能力。

## 媒體內容

**Meta 的 Muse Image 以 1,280 分奪得 Text-to-Image 競技場第二名，僅次於 GPT Image 2，並超越 Nano Banana 2 等模型。**

**數據表**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| GPT Image 2 | 1,385 |
| Muse Image | 1,280 |
| Reve 2.0 | 1,271 |
| Nano Banana 2 | 1,270 |
| MAI Image 2.5 | 1,257 |
| Nano Banana 2 Lite | 1,253 |
| Nano Banana Pro 2K | 1,245 |
| GPT Image 1.5 HF | 1,241 |
| Nano Banana Pro | 1,232 |
| Grok Imagine Quality | 1,229 |
| Ideogram 4.0 Quality | 1,208 |
| Qwen Image 2.0 Pro | 1,193 |
| Uni 1.1 Max | 1,188 |
| MAI Image 2 | 1,183 |
| Uni 1.1 | 1,178 |

**這段影片展示了名為 Muse Image 與 Muse Video 的生成式 AI 工具，透過多樣化的視覺範例呈現其圖像與影片生成能力。**

**影片中的 Prompt 與操作**

操作步驟：

1. （00:00）影片開頭展示 Muse Image 與 Muse Video 的多種生成圖像與影片片段。
2. （00:05）畫面切換至模擬 1970 年代電腦終端機的文字介面演示。
3. （00:07）畫面展示動漫風格的對戰場景。
4. （00:11）畫面展示一名男子在室內拋接柳橙的動態影片。
5. （00:13）畫面展示一家人在餐廳用餐，背景有一隻大象的超現實場景。

**Meta Muse Image 在 Image Edit Arena 中以 1,405 分位居第二，僅次於 GPT Image 2，並領先 MAI Image 2.5 與 Grok Imagine 等模型。**

**數據表**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| GPT Image 2 | 1,466 |
| Muse Image | 1,405 |
| MAI Image 2.5 | 1,399 |
| ChatGPT Image HF | 1,390 |
| Grok Imagine Quality (Rank 5) | 1,389 |
| Nano Banana Pro 2K | 1,388 |
| Nano Banana 2 | 1,387 |
| Nano Banana Pro | 1,385 |
| GPT Image 1.5 HF | 1,372 |
| Grok Imagine Quality (Rank 10) | 1,359 |
| Reve 2.0 | 1,358 |
| Uni 1.1 Max | 1,334 |
| Grok Imagine Image | 1,329 |
| Qwen Image 2.0 Pro | 1,316 |
| Nano Banana 2 Lite | 1,314 |

**在多圖編輯競技場中，Meta Muse Image 以 1,399 分位居第二，僅次於 GPT Image 2，並領先第三名 Nano Banana 2 達 23 分。**

**數據表**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| GPT Image 2 | 1,454 |
| Muse Image | 1,399 |
| Nano Banana 2 | 1,376 |
| Nano Banana Pro | 1,368 |
| Nano Banana Pro 2K | 1,365 |
| ChatGPT Image HF | 1,353 |
| Reve 2.0 | 1,343 |
| GPT Image 1.5 HF | 1,341 |
| Uni 1.1 Max | 1,309 |
| Seedream 4.5 | 1,291 |
| Nano Banana 2 Lite | 1,289 |
| Wan-2.7 Image Pro | 1,288 |
| Uni-1.1 | 1,287 |
| Wan-2.7 Image | 1,280 |
| Seedream-5.0 Lite | 1,270 |

## 標籤

AIGC, Benchmark, 產業趨勢, Meta, OpenAI, xAI