2026 年 9 月产品升级全览：更可靠的任务、更灵活的模型与漫画翻译
汇总 LibImg 2026 年 9 月的重要升级：审核拒绝自动降级、多模型路由、漫画翻译质量、GPT-Image 2.5 系列接入和任务全生命周期记录。
这轮升级集中解决两类问题：图片怎么更有机会得到可用结果，以及任务执行后怎么准确知道发生了什么。系统新增审核拒绝后的漫画管线兜底，重构多模型管理，并加强漫画质量与任务记录。
这轮更新的两个目标
第一个目标是提高任务获得有效结果的机会：当模型不可用、服务繁忙或图片触发内容审核时，系统应该根据真实原因选择下一步，而不是重复同一种失败。第二个目标是让过程可核对：成功用了哪个模型、失败发生在哪个阶段、能否恢复参数重试，都应该在任务记录中看得见。
审核拒绝后可以自动转入漫画管线
原生 AI 图片模型需要重绘整张图片，部分素材可能被上游内容审核拒绝。系统现在可以识别这类失败，并按配置在首次拒绝后，或候选模型耗尽后，自动改用经典漫画管线继续处理。详情见 自动降级更新说明。
多模型体系从“渠道能力”改为“模型能力”
同一渠道可能同时提供文本、图片和视频模型。现在每个模型都带有独立类型、协议、启用状态和可用性结果，前台只展示适合当前任务的选项。多参考图、透明背景等硬约束也会参与候选筛选。详情见 多模型路由升级。
漫画翻译建立独立质量回归
漫画场景开始使用独立的检测和视觉 OCR 配置，并将气泡覆盖、文字布局、背景恢复和已知样本纳入持续诊断。经典管线的目标是尽量保留原画，只替换文字区域。详情见 漫画翻译质量升级。
GPT-Image 2.5 系列纳入模型注册表
根据当前线上渠道实际返回的模型标识，系统可以独立管理 gpt-image-2.5 及其变体，并用于原生 AI 图片翻译、生图、多参考图和透明输出能力判断。具体名称边界及使用方式见 模型接入说明。
任务从提交到结束都有记录
失败任务、重试上下文、执行时间线、最终实际模型、原始输入和结果预览已经逐步打通。我们也针对成功任务仍停在处理中的异常增加了生命周期诊断和修复。详情见 任务可靠性升级。
本月主要变化一览
| 方向 | 主要变化 | 用户收益 |
|---|---|---|
| 失败处理 | 按审核、容量、额度等原因分类路由 | 减少无意义重试，更快得到真实结果 |
| 漫画翻译 | 独立检测、视觉 OCR 和质量回归 | 提升气泡文字覆盖和布局稳定性 |
| 模型管理 | 文本、图片、视频模型独立清单与探测 | 可选模型更准确，自动切换更可控 |
| 任务记录 | 失败、重试、时间线和实际模型贯通 | 成功失败都有可核对的终态 |
| 使用体验 | 批量失败项可勾选重试，历史可预览输入和结果 | 减少重复上传和逐项操作 |
我们会继续完善漫画和复杂产品图的独立回归样本，跟进后台已验证的新模型，并让任务失败原因和实际路由在前台展示得更清楚。小修复会进入月度汇总，重要能力会单独发布说明。
模型和模式以页面当前开放状态为准。