फ्लोडायरेक्टर वेस्टलेक यूनिवर्सिटी एजीआई लैब और सेंट्रल साउथ यूनिवर्सिटी द्वारा लॉन्च किया गया एक प्रशिक्षण-मुक्त वीडियो संपादन ढांचा है। यह सामान्य अंतर समीकरण (ओडीई)-संचालित संपादन प्रवाह पीढ़ी तकनीक पर आधारित है, जो उच्च-सटीक सिमेंटिक-स्तरीय वीडियो सामग्री संपादन को प्राप्त करने के लिए स्थानिक ध्यान प्रवाह सुधार (एसएएफसी) और अंतर औसत मार्गदर्शन (डीएजी) तंत्र के साथ संयुक्त है। ऑब्जेक्ट प्रतिस्थापन, बनावट रूपांतरण, विशेषता संशोधन इत्यादि जैसे कार्यों का समर्थन करता है, और अतिरिक्त प्रशिक्षण के बिना पूर्व-प्रशिक्षित T2V मॉडल का उपयोग करके संपादित किया जा सकता है।

फ्लोडायरेक्टर

मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

प्रोजेक्ट्स	जानकारी
उपकरण का नाम	प्रवाह निदेशक
विकास दल	वेस्टलेक यूनिवर्सिटी एजीआई लैब / सेंट्रल साउथ यूनिवर्सिटी
मुख्य प्रवेश द्वार	GitHub: github.com/westlake-AGI-Lab/FlowDirector
डिलिवरी फॉर्म	ओपन सोर्स रिसर्च फ्रेमवर्क (पायथन)
कोर टेक्नोलॉजी	ODE-संचालित संपादन प्रवाह (संपादन प्रवाह), SAFC, DAG
लाइसेंस	खुला स्रोत (विशिष्ट लाइसेंस के लिए GitHub रिपॉजिटरी देखें)
आवश्यक पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल	मुख्यधारा टेक्स्ट-टू-वीडियो (T2V) मॉडल के साथ संगत
संपादन प्रकार	वस्तु प्रतिस्थापन, बनावट रूपांतरण, विशेषता संशोधन, वस्तु जोड़ना/हटाना

फ़्लोडायरेक्टर का मुख्य योगदान वीडियो संपादन में लंबे समय से चली आ रही दो समस्याओं को हल करना है: समय की असंगति और संरचनात्मक विकृति। पारंपरिक तरीके अव्यक्त स्थान व्युत्क्रम पर निर्भर करते हैं, जो वीडियो को अव्यक्त स्थान पर एन्कोड करने और फिर डिकोड करने की प्रक्रिया के दौरान समय झिलमिलाहट और सामग्री विरूपण का खतरा होता है। फ्लोडायरेक्टर संपादन प्रक्रिया को सीधे डेटा स्पेस में मॉडल करता है और व्युत्क्रम मैपिंग के कारण होने वाली सूचना हानि से बचने के लिए ओडीई-संचालित सुचारू संक्रमण पथ का उपयोग करता है।

उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

• शैक्षणिक प्रभाव: पेपर arXiv (2506.05046) पर प्रकाशित हुआ था, जिसे वेस्टलेक यूनिवर्सिटी एजीआई लैब और सेंट्रल साउथ यूनिवर्सिटी द्वारा संयुक्त रूप से निर्मित किया गया था। कई वीडियो संपादन बेंचमार्क परीक्षणों में, फ़्लोडायरेक्टर ने तीन प्रमुख संकेतकों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया: निर्देश का पालन, अस्थायी स्थिरता, और पृष्ठभूमि संरक्षण।
• ओपन सोर्स इकोसिस्टम: कोड को GitHub पर ओपन सोर्स किया गया है, और सामुदायिक डेवलपर्स प्रयोगों, माध्यमिक विकास को पुन: पेश कर सकते हैं और अपने स्वयं के डेटा सेट पर प्रभावों को सत्यापित कर सकते हैं। ओपन सोर्स तकनीकी सत्यापन के लिए सीमा को कम करता है, और अन्य शोध टीमें बेसलाइन तुलना के लिए फ़्लोडायरेक्टर के परिणामों का सीधे उपयोग कर सकती हैं।
• समान फ्रेमवर्क के साथ तुलना: इंस्ट्रक्टवीडियो, वीडियो-पी2पी और टोकनफ्लो जैसी मौजूदा वीडियो संपादन विधियों की तुलना में, फ्लोडायरेक्टर के मुख्य लाभ कोई प्रशिक्षण नहीं है (प्रत्येक वीडियो के लिए मॉडल को ठीक करने की कोई आवश्यकता नहीं है) और संरचना संरक्षण (ओडीई प्रवाह स्वाभाविक रूप से व्युत्क्रम मैपिंग की तुलना में अधिक स्थिर है)। नुकसान यह है कि यह वर्तमान में अनुसंधान प्रोटोटाइप पर अधिक केंद्रित है और अभी भी आउट-ऑफ-द-बॉक्स उत्पाद-स्तरीय टूल से बहुत दूर है।

लागत लाभ

• पूरी तरह से खुला स्रोत और मुफ़्त: कोड और मॉडल वेट GitHub से उपलब्ध हैं, बिना किसी एपीआई कॉल शुल्क के। आवश्यक कंप्यूटिंग संसाधन चालू डिवाइस के जीपीयू विनिर्देशों पर निर्भर करते हैं - जितनी बड़ी मेमोरी, उतना अधिक रिज़ॉल्यूशन और फ्रेम दर यह संभाल सकता है।
• तुलना संदर्भ: वाणिज्यिक वीडियो संपादन उपकरण (जैसे कि रनवे जेन-2, पिका लैब्स, पुखराज वीडियो एआई) का बिल दूसरे या महीने के हिसाब से किया जाता है, और 30-सेकंड के संपादन कार्य की लागत कुछ युआन से लेकर दर्जनों युआन तक होती है। फ़्लोडायरेक्टर की कोई प्रत्यक्ष उपयोग लागत नहीं है, लेकिन आपको GPU कंप्यूटिंग पावर ओवरहेड को वहन करने की आवश्यकता है। यदि आपके पास पहले से ही एक GPU डिवाइस (RTX 4090 या इससे ऊपर) है, तो एकल संपादन चलाने की बिजली लागत नगण्य है; यदि आप क्लाउड जीपीयू किराये (ऑटोडीएल और अन्य प्लेटफ़ॉर्म) पर भरोसा करते हैं, तो एक संपादन की लागत लगभग कुछ युआन प्रति घंटा है।
• उन टीमों के लिए उपयुक्त जो लागत के प्रति संवेदनशील हैं लेकिन उनके पास GPU संसाधन हैं, या उन उपयोगकर्ताओं के लिए जिन्हें बैच संपादन परिदृश्यों में सीमांत लागत को नियंत्रित करने की आवश्यकता है।

मुख्य कार्य

• सटीक सिमेंटिक संपादन: प्राकृतिक भाषा निर्देशों के आधार पर वीडियो सामग्री में सिमेंटिक-स्तरीय संशोधन करें। उदाहरण के लिए, वीडियो में "भालू" को "डायनासोर" से बदलें, या "दिन" को "रात" में बदलें। संपादन प्रक्रिया के लिए मैन्युअल कीफ़्रेम एनोटेशन या फ़्रेम-दर-फ़्रेम प्रोसेसिंग की आवश्यकता नहीं होती है।
• स्थानिक और लौकिक स्थिरता संरक्षण: संपादन प्रक्रिया के दौरान वीडियो की लौकिक सुसंगतता और स्थानिक संरचना अखंडता को बनाए रखें। यह फ़्लोडायरेक्टर की मुख्य प्रतिस्पर्धात्मकता है - अन्य तरीकों से लंबे वीडियो संपादन में स्क्रीन फ़्लिकरिंग या सामग्री के गलत संरेखण की संभावना होती है। FlowDirector ODE स्ट्रीमिंग के माध्यम से इस समस्या को कुछ हद तक कम करता है।
• स्थानीय संपादन और वैश्विक सुरक्षा: स्थानिक ध्यान प्रवाह सुधार (एसएएफसी) तंत्र के आधार पर, केवल संपादन निर्देश से संबंधित लक्ष्य क्षेत्र संचालित होता है, और गैर-लक्ष्य क्षेत्रों की मूल सामग्री और गति स्थिति स्थिर हो जाती है। उपयोगकर्ता एआई को अनुमान लगाने देने के बजाय "कहां बदलना है" और "कहां नहीं बदलना है" को सटीक रूप से नियंत्रित कर सकते हैं।
• प्रशिक्षित संपादन: प्रत्येक वीडियो या प्रत्येक संपादन कार्य के लिए अतिरिक्त मॉडल प्रशिक्षण या फ़ाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता के बिना, सीधे पूर्व-प्रशिक्षित टेक्स्ट-टू-वीडियो (T2V) मॉडल का उपयोग करें। एक नए वीडियो को संसाधित करने के लिए केवल एक फॉरवर्ड पास की आवश्यकता होती है, और समय और कंप्यूटिंग शक्ति की लागत उन तरीकों की तुलना में काफी कम होती है जिनके लिए वीडियो-दर-वीडियो फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।
• कई प्रकार के संपादन समर्थन: विभिन्न संपादन कार्यों को कवर करता है जैसे ऑब्जेक्ट प्रतिस्थापन (कार→ड्रैगन), बनावट रूपांतरण (चमड़ा→धातु), स्थानीय विशेषता संशोधन (बालों का रंग बदलना), ऑब्जेक्ट जोड़ना/हटाना (एक टोपी जोड़ें, एक व्यक्ति को हटाएं), आदि।

मॉडल और संस्करण विकास

• arXiv पेपर रिलीज (जून 2025): फ्लोडायरेक्टर प्रौद्योगिकी समाधान का पहली बार खुलासा किया गया है, जिसमें तीन प्रमुख नवाचार शामिल हैं: एडिटिंग फ्लो जेनरेशन, एसएएफसी और डीएजी। कई बेंचमार्क पर मूल्यांकन डेटा प्रकाशित किया।
• गिटहब ओपन सोर्स: ओपन सोर्स कोड रिपॉजिटरी पेपर के साथ सिंक्रनाइज़ है, जिसमें अनुमान कोड, नमूना स्क्रिप्ट और प्री-ट्रेनिंग वेट कॉलिंग इंटरफेस शामिल हैं।
• वर्तमान संस्करण अनुसंधान प्रोटोटाइप चरण में है और कोई व्यावसायीकरण रोडमैप नहीं है। बाद के पुनरावृत्ति निर्देशों में शामिल हो सकते हैं: उच्च रिज़ॉल्यूशन का समर्थन करना (वर्तमान में GPU मेमोरी द्वारा सीमित), अधिक T2V मॉडल आधारों को एकीकृत करना, कंप्यूटिंग संसाधन आवश्यकताओं को कम करना आदि।

तकनीकी लाभ

• डेटा स्पेस एडिटिंग फ्लो: अव्यक्त स्पेस व्युत्क्रम मैपिंग पर निर्भर नहीं करता है, सीधे मूल पिक्सेल स्पेस में स्रोत वीडियो और लक्ष्य वीडियो के बीच गति क्षेत्र अंतर की गणना करता है, और एक सहज संपादन पथ उत्पन्न करता है। यह मूल रूप से व्युत्क्रम मानचित्रण विधि में सामान्य संरचनात्मक विकृति से बचाता है - उदाहरण के लिए, पूर्व को सीधे मूल छवि पर संशोधित किया जाता है, जबकि बाद वाले को थंबनेल में संपीड़ित किया जाता है और फिर विघटित किया जाता है और वापस संशोधित किया जाता है। सूचना हानि में अंतर निर्णायक है.
• स्थानिक ध्यान प्रवाह सुधार (एसएएफसी): संपादन कार्य के लिए प्रासंगिक ध्यान मानचित्र निकालें और सटीक स्थानिक मास्क तैयार करें। ओडीई-संचालित संपादन प्रक्रिया के दौरान, वेग क्षेत्र पर एक मुखौटा लगाया जाता है, जो गैर-लक्षित क्षेत्रों में वेग क्षेत्र के घटकों को जमा देता है और पृष्ठभूमि और अप्रासंगिक क्षेत्रों की मूल स्थिति की रक्षा करता है। एसएएफसी की सहज समझ: मॉडल जानता है कि अपना ध्यान कहाँ केंद्रित करना है और केवल "केंद्रित" क्षेत्र को बदलता है।
• डिफरेंशियल एवरेज गाइडेंस (डीएजी): क्लासिफायर-फ्री गाइडेंस से प्रेरित होकर, यह कई उम्मीदवार संपादन स्ट्रीम उत्पन्न करता है और सिमेंटिक संरेखण की सटीकता को बढ़ाने के लिए अंतर सिग्नल का उपयोग करके उनके बीच अंतर सिग्नल की गणना करता है। स्पष्टीकरण: एकल संपादन के परिणामों पर भरोसा करने के बजाय, यादृच्छिक पूर्वाग्रह को कम करने के लिए कई उम्मीदवारों के समाधानों के बीच "आम सहमति दिशा" ढूंढना बेहतर है।

कैसे उपयोग करें

फ़्लोडायरेक्टर का उपयोग अनुसंधान और तकनीकी सत्यापन के प्रति पक्षपाती है, और इसे वेब एप्लिकेशन में पैक नहीं किया गया है।

कोड प्राप्त करें:

गिट क्लोन https://github.com/westlake-AGI-Lab/FlowDirector.git

पर्यावरण पर निर्भर: -पायथन 3.8+

• PyTorch (2.0 या ऊपर अनुशंसित)
• CUDA (11.8 या ऊपर अनुशंसित)
• पूर्व-प्रशिक्षित T2V मॉडल वजन

सामान्य चरण:

1. पायथन वातावरण को कॉन्फ़िगर करें और वेयरहाउस README के अनुसार निर्भरताएँ स्थापित करें।
2. संगत पूर्व-प्रशिक्षित T2V मॉडल चेकपॉइंट डाउनलोड करें।
3. वीडियो इनपुट करने और अनुदेश पाठ संपादित करने की तैयारी करें।
4. संपादन स्क्रिप्ट चलाएँ: इनपुट वीडियो पथ, संपादन प्रॉम्प्ट, आउटपुट पथ और पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट करें।
5. निष्कर्ष पूरा होने तक प्रतीक्षा करें और आउटपुट निर्देशिका में संपादन परिणाम देखें।

तकनीकी सीमा विवरण: फ़्लोडायरेक्टर वर्तमान में गहन शिक्षण पृष्ठभूमि वाले शोधकर्ताओं और इंजीनियरों पर लक्षित है। यदि आपको इसे व्यावहारिक बनाने की आवश्यकता है, तो आप इसे स्ट्रीमलिट या ग्रैडियो वेब इंटरफ़ेस में इनकैप्सुलेट करने या कॉम्फ़ीयूआई नोड पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करने पर विचार कर सकते हैं।

उत्पाद का मूल्य निर्धारण

प्रोजेक्ट	विवरण
सॉफ्टवेयर लाइसेंस	पूरी तरह से खुला स्रोत और मुफ़्त
कंप्यूटिंग संसाधन	अपना स्वयं का GPU (RTX 4090 या इससे ऊपर अनुशंसित) लाने की आवश्यकता है
क्लाउड जीपीयू समाधान	किराये की लागत लगभग 2-8 युआन/घंटा है (उदाहरण विनिर्देशों के आधार पर), और एक संपादन में कई मिनट से लेकर दर्जनों मिनट तक का समय लगता है
वाणिज्यिक लाइसेंस	कृपया GitHub रिपॉजिटरी की विशिष्ट ओपन सोर्स लाइसेंस शर्तों की जांच करें

वाणिज्यिक वीडियो संपादन एपीआई (जैसे कि रनवे की प्रति-सेकंड बिलिंग) की तुलना में, फ़्लोडायरेक्टर को बैच और उच्च-आवृत्ति संपादन परिदृश्यों में सीमांत लागत लाभ होता है - कंप्यूटिंग शक्ति में एक निश्चित निवेश के बाद, अतिरिक्त संपादन की वृद्धिशील लागत शून्य के करीब पहुंचती है।

अनुप्रयोग परिदृश्य

• वीडियो विशेष प्रभाव उत्पादन: वीडियो में सामान्य वस्तुओं को विशेष प्रभाव तत्वों से बदलने के लिए टेक्स्ट कमांड का उपयोग करें। फिल्म और टेलीविजन उद्योग के शुरुआती प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट चरण में, फ़्लोडायरेक्टर का उपयोग नमूनों के प्रत्येक संस्करण पर विशेष प्रभाव कलाकारों द्वारा घंटों श्रम खर्च किए बिना, संपादन प्रभावों का मूल्यांकन करने के लिए नमूने तैयार करने के लिए किया जा सकता है।
• विज्ञापन वीडियो का त्वरित पुनरावृत्ति: कॉपी राइटिंग में बदलाव के अनुसार वीडियो सामग्री को तुरंत समायोजित करें - उत्पाद की उपस्थिति बदलें, पृष्ठभूमि संदर्भ बदलें। विज्ञापन एजेंसियां ​​एक ही समय में संपादन योजनाओं के कई सेटों के तुलनात्मक नमूने चला सकती हैं, सर्वोत्तम योजना का चयन कर सकती हैं, और फिर बढ़िया उत्पादन चरण में प्रवेश कर सकती हैं।
• एनीमेशन और गेम सामग्री: एनिमेटेड लघु फिल्मों में चरित्र उपस्थिति या दृश्य शैली को तुरंत संशोधित करें, फ्रेम दर फ्रेम मैन्युअल समायोजन के कार्यभार को कम करें। प्रारंभिक प्रोटोटाइप चरण में दृश्य समाधानों को शीघ्रता से सत्यापित करने के लिए स्वतंत्र एनिमेटरों और छोटे गेम स्टूडियो के लिए उपयुक्त।
• लघु वीडियो सामग्री उत्पादन: सामग्री निर्माता मौजूदा वीडियो सामग्री में द्वितीयक रचनात्मक संपादन करते हैं - सामान्य दृश्यों को साइबरपंक शैली में बदलना और वास्तविक जीवन के वीडियो में काल्पनिक तत्वों को जोड़ना। एक संपादन में कई मिनट से लेकर दस मिनट तक का समय लगता है, जो पारंपरिक फ्रेम-दर-फ्रेम प्रसंस्करण की तुलना में एक से दो गुना तेज है।
• वैयक्तिकृत वीडियो संपादन: व्यक्तिगत उपयोगकर्ता पालतू जानवरों के वीडियो में तत्वों को संशोधित कर सकते हैं और लघु फिल्मों को अपने रचनात्मक विचारों के अनुसार अधिक दिलचस्प बना सकते हैं। GPU डिवाइस समर्थन की आवश्यकता है, लेकिन संपादन प्रक्रिया के लिए किसी पेशेवर कौशल की आवश्यकता नहीं है।

लागू लोग

• एआई शोधकर्ता और कंप्यूटर विज़न इंजीनियर: फ़्लोडायरेक्टर का लक्षित उपयोगकर्ता समूह। आप पेपर के परिणामों को पुन: प्रस्तुत कर सकते हैं, स्रोत कोड के आधार पर एल्गोरिदम में सुधार कर सकते हैं, और अपने स्वयं के डेटा सेट पर संपादन प्रभाव को सत्यापित कर सकते हैं।
• फिल्म और टेलीविजन पोस्ट-प्रोडक्शन विशेष प्रभाव कलाकार: तकनीकी विशेष प्रभाव कर्मी जो एआई वीडियो संपादन तकनीक में रुचि रखते हैं और इसे अपने वर्कफ़्लो में शामिल करना चाहते हैं। इसे कॉन्फ़िगर करने और उपयोग करने के लिए एक निश्चित पायथन फाउंडेशन की आवश्यकता होती है, लेकिन संपादन प्रभावों को शुरुआती रचनात्मक प्रस्तावों में शामिल किया जा सकता है।
• एआई सामग्री निर्माता और स्वतंत्र डेवलपर्स: वे लोग जिनके पास जीपीयू संसाधन हैं और अत्याधुनिक वीडियो संपादन तकनीक आज़माने के इच्छुक हैं। फ़्लॉवरडायरेक्टर की संपादन गुणवत्ता समकक्ष प्रशिक्षण-मुक्त विधियों में अग्रणी स्तर पर है, और यह बैच वीडियो प्रोसेसिंग पाइपलाइनों के बुनियादी घटक के रूप में उपयुक्त है।

सीमाएँ लागू नहीं:

• ऐसे परिदृश्य जिनमें वास्तविक समय या लगभग वास्तविक समय प्रसंस्करण गति की आवश्यकता होती है - फ़्लोडायरेक्टर अनुमान में कुछ मिनट लगते हैं और यह लाइव प्रसारण या वास्तविक समय संपादन के लिए उपयुक्त नहीं है।
• 4K और उससे ऊपर की तस्वीर की गुणवत्ता के लिए अत्यधिक आवश्यकताएं हैं - वर्तमान में GPU मेमोरी द्वारा सीमित, आउटपुट रिज़ॉल्यूशन सीमित है।
• गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता - वर्तमान में इसे वेब उत्पाद के रूप में पैक नहीं किया गया है, और कमांड लाइन संचालन और पायथन बाउंडेड कॉन्फ़िगरेशन के लिए सीमा अधिक है।
• ऐसी परियोजनाएं जिनमें आउटपुट परिणामों के वाणिज्यिक कॉपीराइट पर सख्त आवश्यकताएं हैं - एआई-जनरेटेड/संपादित सामग्री का कॉपीराइट स्वामित्व अभी भी एक कानूनी अस्पष्ट क्षेत्र है।

सारांश और आउटलुक

फ्लोडायरेक्टर वीडियो संपादन के क्षेत्र में एक सरल और प्रभावी तकनीकी समाधान का प्रस्ताव करता है - अव्यक्त स्थान व्युत्क्रम मैपिंग को बदलने के लिए डेटा स्पेस ओडीई प्रवाह का उपयोग करता है, जो वास्तुशिल्प स्तर से समय की असंगतता और संरचनात्मक विरूपण की समस्याओं को हल करता है। एसएएफसी और डीएजी दोनों क्रमशः "संपादन क्षेत्र की सटीक स्थिति" और "उन्नत अर्थ संरेखण" के दो आयामों से विश्वसनीयता में सुधार करते हैं। शोधकर्ताओं के लिए, यह स्पष्ट विचारों वाला एक आधारभूत ढांचा है; उन टीमों के लिए जो वास्तविक परियोजनाओं में वीडियो संपादन क्षमताओं को लागू करना चाहते हैं, यह साबित होता है कि प्रशिक्षण के बिना वीडियो संपादन की गुणवत्ता व्यावहारिक स्तर तक पहुंच सकती है।

वर्तमान सीमाएँ:

• यह अभी भी एक शोध प्रोटोटाइप है और इसे ऐसे उत्पाद के रूप में पैक नहीं किया गया है जिसे व्यावसायिक रूप से तैनात किया जा सके।
• GPU मेमोरी की आवश्यकताएं अधिक हैं, जो वीडियो रिज़ॉल्यूशन और संसाधित किए जा सकने वाले फ़्रेमों की संख्या को सीमित करती है।
• उपयोगकर्ताओं को पर्यावरण को कॉन्फ़िगर करने, मापदंडों को समायोजित करने और समस्याओं का निवारण करने के लिए अपनी स्वयं की तकनीकी क्षमताएं लाने की आवश्यकता होती है।

अनुवर्ती अवलोकन बिंदु:

• क्या कोई टीम इसे कॉम्फ़ीयूआई नोड या वेब सेवा के रूप में इनकैप्सुलेट करेगी - यह सीधे व्यावहारिकता की डिग्री निर्धारित करेगी।
• उच्च रिज़ॉल्यूशन और लंबे वीडियो का समर्थन करना है या नहीं - यह निर्धारित करता है कि यह फिल्म और टेलीविजन उत्पादन प्रक्रिया में प्रवेश कर सकता है या नहीं।
• सामुदायिक योगदान और कांटे की संख्या - खुले स्रोत पारिस्थितिकी तंत्र के स्वास्थ्य को दर्शाती है।

संबंधित उपकरण: runway, pika

संस्करण जानकारी

• प्रारंभिक रिहाई ：प्रारंभिक सार्वजनिक संस्करण ODE संपादन प्रवाह के आधार पर सटीक सिमेंटिक वीडियो संपादन SAFC स्थानीय सुरक्षा तंत्र और DAG सिमेंटिक एन्हांसमेंट का समर्थन करता है। （~2025-06）
• पेपर रिलीज ：तकनीकी विवरण और बेंचमार्क परिणामों का खुलासा करते हुए arXiv पेपर जारी किया गया है। （~2025-06）