隔住玻璃拍攝時，反光往往唔只影響觀感，仲會干擾偵測、辨識同追蹤等後續視覺工作。S2R 屬於影片去反光項目，重點唔係單靠清理單幀畫面，而是同時處理資料不足、時間連貫性同評測基準缺位三個卡位。
呢個項目用一個閉環流程連接 S2R-Synthesis、S2R-Removal 同 S2R-Benchmark。前段先以 Physics-Grounded Augmentation 與影片擴散生成方法合成成對影片，控制玻璃粗糙度、反射率、厚度等性質；後段再把 pretrained video diffusion prior 調整成適合去反光的模型，加入 reflection-aware latent adaptation 同 one-step pixel-geometric refinement，減少殘影並維持時序一致。
它跟常見做法最大分別，在於先把反光結構同外觀拆開處理。S2R-Synthesis 會從 FLUX-generated pseudo videos 學習較真實的反光外觀，再把兩段乾淨影片經 Physics-Grounded Augmentation 融合，生成可配對訓練資料，避免只靠傳統合成或少量真實資料，令模型較難學到穩定的影片反光模式。
- 用物理約束方式合成反光影片，補足 paired video data 不足
- 以 diffusion-based video dereflection 處理影片，強調跨幀一致性
- 提供 S2R-Benchmark，兼顧 full-reference 評估同真實場景人類感知評估
- 在 OpenRR-1k 的結果中，加入完整 PGA 後，PSNR 與 SSIM 都比基線再提升
現有資料顯示，S2R 特別適合需要穿玻璃拍攝的內容整理、監控視覺流程，或者任何重視畫面可讀性與後續分析品質的工作流。項目亦反映一個明確取捨：先花力氣建立可信的反光合成與評測系統，再用 diffusion-based 方法做移除，換來較完整的訓練閉環，但最終表現仍會受真實場景複雜反射型態影響。