基于Agent的模型和生成式多媒体的发展，出现更多实验性应用。
然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
Meta的研究人员解释说:“HawkEye实施了一个决策树，简化了这个流程，同时构建了连续的仪器化和分析层的必要组件以构建这棵树。 HawkEye使用户能够高效地浏览决策树并快速确定复杂问题的根本原因。因此，HawkEye大大减少了调试复杂生产问题的时间，简化了操作工作流程，并使非专业人员能够以最小的协调和协助解决复杂问题。”
这种用户友好的方法使得照片修复对广大用户都易于访问，即使是那些没有广泛技术知识的用户也能轻松上手。