Code2World 本身不是一個「GUI 設計工具」，但它可以用在「優化 GUI 設計」的流程裡，特別是幫你 驗證設計是否好操作、是否容易出錯、是否符合使用者行為預期。Code2World 以靈活的方式顯著提升了下游導航的成功率，在 AndroidWorld 導航方面，其性能比 Gemini-2.5-Flash 提升了 9.5%。
它透過產生可渲染的程式碼來模擬下一個視覺狀態。實驗表明，Code2World-8B 在下一界面 UI 預測方面表現卓越，足以媲美 GPT-5 和 Gemini-3-Pro-Image 等競爭對手。(Huggingface 模型及數據集出現 404)(圖為預測介面的結果)
Qwen3‑TTS 由阿里雲的 Qwen 團隊開發的開源語音合成系列模型，專注於提供穩定、富有表現力，且能即時生成語音的功能。整個專案的核心目的在於讓開發者與使用者能夠自由設計語音、快速複製已有聲音，並且能根據指令調整語調、情感與說話速度。相較於市面上其他解決方案，Qwen3‑TTS 同時支援十種主要語言以及多種方言音型，涵蓋中文、英文、日文、韓文、德文、法文、俄文、葡文、西文、意譲等，能讓應用跨語系、跨文化的需求更容易實現。
在技術架構上，Qwen3‑TTS 研發了自己的 Qwen3‑TTS‑Tokeniser‑12Hz 編碼器，這個編碼器能把音訊壓縮成 12.5 Hz 的多本級碼，既保留語义內容，也捕捉細節的聲音特徵。這種設計讓模型在合成音訊時可以使用較輕量的因果卷積網路直接重建波形，降低了運算成本與延遲。相較於傳統的「語言模型＋DiT」流程，Qwen3‑TTS 完全貫通端到端的離散多本碼結構，省去了資訊瓶頸與串聯錯誤的問題，提升了整體的生成效率與品質。
模型本身分為四個主要版本，分別是 1.7 B 以及 0.6 B 兩個大小的基礎模型、以及兩個具備語音設計與客製音色功能的變體。小型版（0.6 B）版的模型在三秒內即可完成從使用者提供的音檔進行快速複製，亦可作為微調（Fine‑Tuning）其他模型的起點；較大的 1.7 B 版則在保留上述功能的同時，提供更多語音樣式與更細膩的情感控制。所有模型都已發布在 GitHub 與 ModelScope 平台，並以 Apache‑2.0 授權，讓社群可自由使用、修改。
開發者只需要安裝 qwen‑tts 套件或使用 vLLM 等推理框架，就能自動下載對應的權重模型。若網路環境較為受限，官方提供了手動下載的指令，可讓使用者把模型權重下載到本機資料夾。更重要的是，Qwen3‑TTS 具備即時流式合成的能力，只要輸入一個字符，就能在 97 毫秒以內產出第一段語音，這使得它非常適合即時對話、虛擬助理或直播互動等需要低延遲的應用情境。模型同時支援多種語音控制方式，例如依照文字說明生成特定音色、根據自然語言描述調整語調與情感，甚至在同一段文字中混合多種音色，形成獨特的聲音組合。
總體而言，Qwen3‑TTS 不僅提供高品質的語音合成，更在多語系支援、流式生成、指令式語音控制與開源授權上提供了完整且可直接使用的解決方案。無論是想要在產品中加入自然的語音回覆、想要快速製作示範音檔、或是需要進行語音克隆與客製化設計的研究者，都能從這個開源項目中快速取得所需的工具與模型，並且能輕鬆將其整合到自己的開發流程中。
「Qwen3-VL-Embedding-2B」是 Qwen 家族中最新的多模態信息檢索和交叉模態理解模型。可在同一向量空間做相似度計算，方便做「跨模態檢索」與「圖文混合檢索」。
Embedding 維度可控：預設最高 2048 維，但支援使用者自訂輸出維度 64–2048，可依儲存成本與下游模型需求調整（例如 256/512 維用於向量 DB）。
模型規模與 context length：2B 參數，context 長度 32k，適合放在邊緣或低資源伺服器上，同時能處理長文檔、多 frame 影片描述等輸入。
| 模型 | Gemini Multimodal Embeddings | Qwen3-VL-Embedding (2B/8B) |
|---|---|---|
| 模態支援 | 文字、圖片、video（含 audio 軌道，1 FPS + 音頻特徵） | 文字、圖片、截圖、video（多 frame），混合任意組合 |
| 語言 | 多語（英文主導） | 30+ 語言，強中文/多語對齊 |
| 維度 | 固定 1408 | 可自訂 64–4096（預設 2048） |
| Context | Video 上限 1-3 小時 | 32K tokens（長影片多 frame） |
| 開源 | 否（API） | 是（HF/GitHub，Apache 2.0） |
| 成本 | $0.0001/1000 chars（text），更高 video/image | 免費本地，GPU 硬體成本 |
| 整合 | Vertex AI / Gemini API，易 scale | Transformers/vLLM，量化友好 |
在本機用 ComfyUI 跑 Qwen Image Edit 2511，包含 BF16、FP8 和 GGUF 量化版本，以及 Lightning 4‑step LoRA 的完整實戰示範。
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。
Z Image Turbo 支持 ComfyUI，它採用 qwen_3_4b.safetensors 的 Text encoder 及 Flux 1 VAE 。
Z-Image 是一款功能強大且高效的影像生成模型，擁有60 億個參數。目前共有三個版本：
🚀 Z-Image-Turbo – Z-Image 的精簡版，僅需8 次函數評估 (NFE)，即可達到甚至超越領先競爭對手的性能。它在企業級 H800 GPU 上可實現⚡️亞秒級推理延遲⚡️，並能輕鬆適配16G 顯存的消費級設備。它在照片級圖像生成、雙語文字渲染（中英文）以及強大的指令執行能力方面表現卓越。
🧱 Z-Image-Base – 未經精簡的基礎模型。透過發布此版本，我們旨在充分釋放社群驅動的微調和自訂開發的潛力。
✍️ Z-Image-Edit – Z-Image 的一個衍生版本，專為影像編輯任務而最佳化。它支援創意圖像到圖像的生成，並具備強大的指令跟隨功能，允許根據自然語言提示進行精確編輯。
影片教你怎樣用「ComfyUI + OVI 11B」在低 VRAM 顯示卡上做 10 秒有畫又有聲嘅影片生成功能，重點係一步步教你放啱模型檔、設定 workflow，同埋用 LoRA 喺低 steps 都保持畫質。
Wan-Animate，一個用於角色動畫和替換的統一框架。給定一張角色圖像和一段參考視頻，Wan-Animate 可以透過精確複製視頻中角色的表情和動作來為角色製作動畫，從而產生高保真度的角色視頻。或者，它可以將動畫角色整合到參考影片中替換原始角色，複製場景的光線和色調，實現與環境的無縫融合。
