用comfyui工作流制作PS免费插件，全攻略本地版！
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
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。
ComfyUI Tutorial Fusion LoRA Easy Compositing
视频也能P Comfyui最强视频工作流三连发
最近 AI 生成技術越來越流行應用 image to video，其中最常見的是駛用（first frame）和（last frame）作為提示（prompt）來引導 AI 模型產生更平滑的影片延續效果。令到生成的影片更加有連貫性。例如想由一個影片平滑過渡到另一個影片。ElFrame 正是專為這種工作流設計的簡單輔助工具，它專注影片快速提取最後一幀，用家能夠輕鬆攞到這些關鍵圖像作為後續 AI 生成的輸入。 ElFrame 是一個免費的（Video Frame Extractor），可以快速提取影片的任何一幀。這些提取出的圖像可以直接用於像 Wan 2.1 的 First-Last-Frame to Video 或者其他類似的 AI 工具（例如 Veo3、Luma Dream Machine、Runway ML），作為生成影片的邊界提示，減少生成過程的抖動和不連貫問題。順帶一提，呢個免費服務係由 OpenSpec 協助一邊睇戲一邊自動生成！
最近 AI 生成技術越來越流行應用 image to video，其中最常見的是駛用（first frame）和（last frame）作為提示（prompt）來引導 AI 模型產生更平滑的影片延續效果。令到生成的影片更加有連貫性。例如想由一個影片平滑過渡到另一個影片。ElFrame 正是專為這種工作流設計的簡單輔助工具，它專注影片快速提取最後一幀，用家能夠輕鬆攞到這些關鍵圖像作為後續 AI 生成的輸入。
ElFrame 是一個免費的（Video Frame Extractor），可以快速提取影片的任何一幀。這些提取出的圖像可以直接用於像 Wan 2.1 的 First-Last-Frame to Video 或者其他類似的 AI 工具（例如 Veo3、Luma Dream Machine、Runway ML），作為生成影片的邊界提示，減少生成過程的抖動和不連貫問題。順帶一提，呢個免費服務係由 OpenSpec 協助一邊睇戲一邊自動生成！
開源 Cosmos DiffusionRenderer 是一個視訊擴散框架，用於高品質影像和視訊的去光和重光。它是原始DiffusionRenderer 的重大更新，在 NVIDIA 改進的資料管理流程的支持下，實現了顯著更高品質的結果。 最低要求 Python 3.10 NVIDIA GPU 至少配備 16GB VRAM，建議配備 >=48GB VRAM NVIDIA 驅動程式和 CUDA 12.0 或更高版本 至少 70GB 可用磁碟空間 教學：
開源 Cosmos DiffusionRenderer 是一個視訊擴散框架，用於高品質影像和視訊的去光和重光。它是原始
DiffusionRenderer 的重大更新，在 NVIDIA 改進的資料管理流程的支持下，實現了顯著更高品質的結果。
最低要求 Python 3.10 NVIDIA GPU 至少配備 16GB VRAM，建議配備 >=48GB VRAM NVIDIA 驅動程式和 CUDA 12.0 或更高版本 至少 70GB 可用磁碟空間
Relight Any Scene with AI: NVIDIA Research Unveils DiffusionRenderer
教學：
NVIDIA's new AI Just Made Any Video Relightable (DiffusionRenderer Demo)
30 Nano Banana Issues FIXED! 30 Pro Tips You Can’t Afford to Miss 🚀
USO 全稱為「Unified Style-Subject Optimized customization model」，能將任何影像主體融入任何風格，開啟創作新紀元並在各種情境中自由揮灑創意。 傳統上，風格驅動生成模型側重於風格相似性，而主體驅動生成模型則強調主體的一致性，這兩者往往難以兼顧。USO 模型的誕生，打破了這種壁壘，它提出了一種統一的框架，透過對「內容」與「風格」的解耦與重組，實現了兩者的自由組合。無論您想將特定人物融入動漫風格，或是為靜物照片賦予水彩畫的韻味，USO 都能輕鬆應對。
你是否曾因圖像模糊而感到困擾？想放大照片卻又擔心細節盡失？在數位時代，清晰的視覺體驗至關重要。今天，我們將深入探討一項令人興奮的技術——Vision-SR1，一個基於視覺空間推理網路的圖像超解析度解決方案，它有望徹底改變我們處理低解析度圖像的方式。 圖像超解析度（Super-Resolution, SR）的目標是從低解析度（Low-Resolution, LR）圖像中重建出高解析度（High-Resolution, HR）圖像。這項技術在監控、醫學影像、娛樂等多個領域都有廣泛應用。然而，如何有效恢復細節並生成逼真的高解析度圖像，一直是研究人員面臨的挑戰。Vision-SR1 正是為了解決這一挑戰而誕生的創新方法。 Vision-SR1 項目，全名為「Visual-Spatial Reasoning Network for Image Super-Resolution」（用於圖像超解析度的視覺空間推理網路），其核心在於引入了一個獨特的視覺空間推理機制。這意味著它不僅僅是簡單地放大圖像，而是能夠理解圖像中的空間關係和視覺語義，進而更智慧地推斷和重建缺失的細節。透過這種方式，Vision-SR1 能夠生成更為精確和自然的高解析度圖像，顯著提升視覺品質.。
你是否曾因圖像模糊而感到困擾？想放大照片卻又擔心細節盡失？在數位時代，清晰的視覺體驗至關重要。今天，我們將深入探討一項令人興奮的技術——Vision-SR1，一個基於視覺空間推理網路的圖像超解析度解決方案，它有望徹底改變我們處理低解析度圖像的方式。
圖像超解析度（Super-Resolution, SR）的目標是從低解析度（Low-Resolution, LR）圖像中重建出高解析度（High-Resolution, HR）圖像。這項技術在監控、醫學影像、娛樂等多個領域都有廣泛應用。然而，如何有效恢復細節並生成逼真的高解析度圖像，一直是研究人員面臨的挑戰。Vision-SR1 正是為了解決這一挑戰而誕生的創新方法。
Vision-SR1 項目，全名為「Visual-Spatial Reasoning Network for Image Super-Resolution」（用於圖像超解析度的視覺空間推理網路），其核心在於引入了一個獨特的視覺空間推理機制。這意味著它不僅僅是簡單地放大圖像，而是能夠理解圖像中的空間關係和視覺語義，進而更智慧地推斷和重建缺失的細節。透過這種方式，Vision-SR1 能夠生成更為精確和自然的高解析度圖像，顯著提升視覺品質.。
ROSE2025，全名為「可靠且開放集事件修補（Remove Objects with Side Effects）」。旨在推動電腦視覺領域，為處理複雜、動態的視覺數據缺失問題提供更穩健、更智能的解決方案。在不斷演進的電腦視覺領域，事件修補（Event Inpainting）正成為一項引人注目的新興研究方向。 ROSE2025 涵蓋了多個關鍵研究主題，包括但不限於：基於生成式模型的事件修補方法、深度學習在事件資料恢復的應用、新穎的損失函數與評估指標、開源數據集與基準的創建、以及與機器人、自動駕駛、監控等實際應用場景的結合。
ROSE2025，全名為「可靠且開放集事件修補（Remove Objects with Side Effects）」。旨在推動電腦視覺領域，為處理複雜、動態的視覺數據缺失問題提供更穩健、更智能的解決方案。在不斷演進的電腦視覺領域，事件修補（Event Inpainting）正成為一項引人注目的新興研究方向。
ROSE2025 涵蓋了多個關鍵研究主題，包括但不限於：基於生成式模型的事件修補方法、深度學習在事件資料恢復的應用、新穎的損失函數與評估指標、開源數據集與基準的創建、以及與機器人、自動駕駛、監控等實際應用場景的結合。