7 月 7 日，Meta 发布了 Muse Image——这是 Meta Superintelligence Labs（MSL）成立以来推出的首个自研图像生成模型，也是 Alexandr Wang 去年执掌 MSL 后推出的第二款重要产品。上一个产品是今年 4 月发布的 LLM Muse Spark，采用了有别于 Llama 系列的 Muse 品牌。
上线不到 24 小时，Muse Image 就因一项照片功能受到隐私质疑：用户可以在 Meta AI 中 @mention 公开 Instagram 账户，引用该账户的公开照片生成新图像。这项功能默认开启，照片主人不会被通知。The Verge 报道了这一机制，一位 X 用户也批评说：「将真实用户拉入 AI 生成照片而不经明确同意，是一颗等待引爆的隐私地雷。」
争议来自产品的默认规则：公开发布的照片，可以在无需另行征求本人同意的情况下被用于生成新图。模型能力之外，用户能否知情、能否拒绝，以及生成后如何处理，也成了这次发布需要回答的问题。
生成图像前调用工具，生成后尝试自我修正
据 Meta 介绍，Muse Image 在图像生成中加入了多步处理与工具调用：它会调用搜索和代码执行工具来提升准确性，并在推理过程中尝试发现问题、修正输出。Meta 报告的测试还显示，推理质量随推理时计算量呈对数-线性关系增长。
根据 Meta AI 博客的技术说明，Meta 将 Muse Image 的自我修正行为归因于强化学习训练，而非逐项预设的修正规则——因为修正后的图像质量更高，获得了更高的奖励信号。这一解释与语言模型中通过奖励训练改善推理行为的思路相近。此外，Muse Image 与 Muse Spark 可以联合使用工具，实现代码生成和图像生成之间的协同，例如创建包含嵌入图像的交互式网页或动画 GIF。
在基准测试上，Muse Image 发布时在文本到图像、单图编辑和多图编辑三个 Arena 排行榜上均位列第二，仅次于 OpenAI 的 GPT Image 2，但领先于 Google 的 Nano Banana 2。Meta 此前也使用 Midjourney 和 Black Forest Labs 等第三方模型提供图像能力，Muse Image 为其增加了自研选项。
排行榜衡量生成和编辑效果，无法回答照片授权是否充分。后者取决于产品的具体规则。
默认允许使用公开照片，关闭设置也不删除已生成图片
Muse Image 的隐私争议集中在三个相互叠加的设计选择上。
第一，需要主动关闭，而非先征求同意。在这项功能推出时，拥有公开 Instagram 账户的用户，除非主动进入设置关闭，否则任何人都可以通过 @mention 将他们的公开照片用于 AI 图像生成。WIRED 记者在周二下午检查自己的账户时发现，相关设置选项甚至尚未更新到新版语言。Meta 官方帮助页面明确写道：「人们可能能够使用你的 Instagram 内容通过 Meta 的 AI 功能创作内容。」
第二，零通知机制。同一帮助页面确认：「你不会收到有关使用 Meta AI 功能创作的内容的通知。」这意味着某人可能在不知情的情况下出现在 AI 图像中，也就难以及时发现可能的侮辱性内容或未经许可的商业使用。
第三，关闭设置不追溯删除已有图片。即使你关闭了设置或切换为私密账户，此前已经利用你的照片生成的 AI 图像不会被删除。Meta 表示所有 Muse Image 生成的图像都包含名为 Content Seal 的隐形水印，即使裁剪、压缩、调整大小或截图后仍可检测——但水印只能追溯来源，无法阻止滥用。
2021 年，在面部识别相关诉讼和监管争议持续之际，Meta 关闭了 Facebook 的面部识别系统——一个能自动识别照片和视频中人物的工具。如今，Muse Image 允许用户引用公开账户的照片生成新图。两项功能的用途不同，但都涉及平台如何处理人物照片，以及用户能否控制相关用途。
Meta 过去的隐私争议，也影响着用户对这项功能的信任。2019 年，Facebook 同意支付创纪录的 50 亿美元 FTC 罚款，以和解 FTC 对其违反 2012 年隐私保护命令、误导用户对个人信息控制能力的指控。Cambridge Analytica 不当获取数千万用户数据，是当时相关争议的一部分；Facebook 在事件公开前数年就已知道数据被滥用。
接入广告制作、付费订阅与 Marketplace 商品展示
Meta 还计划将 Muse Image 用于广告素材制作、付费创作和商品展示。这些安排说明，模型的商业用途与免费体验将同时推进。
在广告端，Muse Image 将在未来数周内接入 Advantage+ 创意系统——Meta 的 AI 广告平台。根据 Meta 面向企业的公告，「Muse Image 将原生推理引入创意流程，根据广告主的创意调整元素、交换风格、生成变体，从而以更少的迭代产出高质量、品牌一致的广告变体。」AI 可以在品牌素材基础上生成数十个变体，减少 A/B 测试中的部分手工制作，但素材仍需品牌审核。
在用户端，Meta 正在搭建一个「免费额度 + 付费订阅」的双层结构。日常使用免费，但重度用户需要通过 5 月上线的 Meta One 订阅计划付费。Meta 尚未公布具体的免费额度上限，仅模糊表示「取决于使用场景和地区」。
在电商端，Muse Image 与 Facebook Marketplace 的整合开辟了新的场景：用户拍摄房间照片，AI 即用 Marketplace 上的真实商品列表重新「装修」。这让用户在查看 AI 装修效果时，也能看到图中对应的商品，进而决定是否购买。
CNBC 指出，这一系列变现尝试表明 Meta 正试图拓展其核心广告业务之外的新收入来源，以支撑其在 AI 基础设施上的巨额投入。公司 5 月裁减了 8,000 个岗位，并将数十亿美元重新投入到 AI 基建中。Muse Image 能否带来更多广告需求和付费用户，将影响相关投入的回报。
视频模型仍在开发，更多平台和地区将陆续接入
图像生成之外，Meta 同时披露 Muse Video 已在开发中，当前在文本到视频的 Arena 排行榜上排名第三。Muse Image 首发主要面向美国的 Meta AI 应用和 Instagram Stories，WhatsApp 则先在部分国家开放；Facebook 和 Messenger 的接入预计将在今年晚些时候推出。
扩大开放范围，也会使照片使用规则面临不同地区的法律要求。例如，欧盟 GDPR 对生物识别数据设有特殊保护，但具体处理是否适用相关条款，需要结合用途和法律条件判断。不能仅凭使用了人脸照片，就断言监管结论已经确定。
用户能否控制公开照片的新用途
Meta 的规模使这项设计受到更多关注：旗下社交服务覆盖超过 30 亿用户，公司也在大力招募 AI 人才，部分研究人员的薪酬方案据报道超过 2 亿美元。Muse Image 则把公开照片用于生成新内容，使数据用途的讨论从训练模型延伸到具体的图片创作。
对用户而言，公开照片供人浏览，与允许他人据此生成新图，是两个不同的使用场景。默认开启、缺少通知和不追溯删除已有图片，会共同影响用户控制这些新用途的能力。
后续应看 Meta 是否调整这些默认设置，以及如何处理未经同意生成的图片。
