昨天，OpenAI正式推出了ChatGPT Images 2.5，画面更清晰、编辑更精准、生成速度也更快。
几乎同一时间，前 Reve 研究员葛松玮官宣，自己已经在几周前加入 OpenAI。
葛松玮此前在Reve担任了大约一年半的研究科学家，主要研究可控图像生成。
他本科毕业于中国人民大学，随后获得卡内基梅隆大学硕士和马里兰大学帕克分校计算机科学博士学位，博士导师为 Jia-Bin Huang 和 David Jacobs。
期间还曾在BAIR访问两年，与 Angjoo Kanazawa 合作，并曾与朱俊彦、Ming-Yu Liu、Devi Parikh 等计算机视觉研究者合作。
他在视觉生成方向的工作比较扎实，包括视频扩散中的噪声先验、长视频生成框架、更丰富文本控制的图像生成，以及针对视频评估指标偏差的分析等，多篇论文发表在ICCV、ECCV、CVPR等会议上。
值得注意的是，这并不是单个人的跳槽。
Reve联合创始人Taesung Park在X上公布，确认Reve与OpenAI达成战略合作，其研究团队成员已经加入 OpenAI，继续推进可控图像生成相关研究。
Reve 公司本身则继续保持独立运营，聚焦产品开发，加入 OpenAI 的研究成员将参与其多模态研究工作。
葛松玮也表示，自己很高兴能够在 OpenAI 继续与许多原来的同事一起工作。
而 Reve 团队此时进入 OpenAI，还有一层更值得关注的技术背景。
Taesung Park 特别提到，像 Astra 这样的最新大语言模型，已经开始把计算机视觉能力作为一种“涌现能力”表现出来，视觉生成研究也因此正走到一个拐点。
而随着前沿大模型越来越擅长图像理解、视觉推理等过去主要属于计算机视觉模型的任务，语言与视觉之间的边界正在快速模糊。
这恰恰是 Reve 团队长期押注的方向。
相比单纯追求图像质量，Reve 更强调 Controllable Image Generation（可控图像生成），让模型能够理解画面里的对象、布局和结构，并按照用户要求进行更精确的生成和编辑。
从这个角度看，这支团队进入 OpenAI 的意义，并不只是补充几名图像生成研究员。
随着 ChatGPT Images 2.5 同期发布，可控、可编辑，并真正能够嵌入创作与 Agent 工作流的图像能力，正在成为 OpenAI 多模态体系越来越重要的一环。
