華為 Bayer Lab 在 Hugging Face 上發布的 WindowSeat (開源)應用，採用 Alibaba 的 Qwen-Image-Edit 2509 模型，主要用於移除單張圖像中的窗戶反射。
WindowSeat 自動產生無反射的乾淨版本，專門針對窗戶、飛機、商場或辦公室玻璃反射設計。 它基於擴散轉換器（DiT）框架，透過單步潛在擴散實現端到端反射移除。
AnyTalker，一個基於音訊的多人對話的開源視訊生成框架。它採用靈活的多流結構，既能擴展身份規模，又能確保身份之間的無縫互動。
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Canvas-to-Image 是個統一的框架，它將構圖控制整合到一個單一的介面中。能夠將主體、邊界框和姿態骨架在內的各種控制訊號編碼到一個單一的合成影像中，模型可以直接解讀該影像以進行整合的視覺空間推理。(未見源碼)
Categories: 影像處理
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一套開源、多代理的「全能型影片處理框架」UniVA，目的是將影片理解、分割、剪輯與生成等功能統合成自動化且可擴展的工作流程。
主要創新與架構
- Plan-and-Act 雙代理架構：系統分成「規劃代理」與「執行代理」。規劃代理會解析用戶意圖，分解成結構化的多步影片處理任務；執行代理則利用模組化的工具伺服器（MCP-based servers）來完成分析、生成、剪輯、追蹤等步驟。
- 分層記憶機制：建立了全球知識、任務上下文與用戶偏好三層記憶，確保長時段推理、上下文連續性及代理間溝通，有助於符合用戶風格或偏好的一致性影片製作。
- 端到端全能影片工作流：支援任何條件（文字、圖片、影片等）進行生成 → 多輪剪輯 → 物件分割 → 合成等自由流程，而非單一模型侷限的功能。
- 模組化擴展生態系：架構原生支援加入新工具與模型，方便根據需求進行功能擴充，提升系統柔性與持續性開發。
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