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视频介绍 Consistent Character：以参考图锚定人脸特征，试图缓解 AI 视频角色跨镜头与换装时的身份漂移。
一 一 核心 技术 2 给 容 瑶 上 一 把 锁 D O O 办 人 ~ 站 全 万 变 不 离 其 宗 Reference Anchor 无 论 换 什么 背景 、 动 作 ， 脸 部 特征 ID 保持 不 变 参考 图 锚 定 ; 这 就 是 " 真 了 含 ConsistentCharacter 技术 的 核心 ， 就 是 "锁定 '。 它 提取 出 一 张 参考 图 的 特征 ID {Embedding) ， 然 后 强制 模 型 在 生成 每 一 帧 时 ， 必 须 ' 画 出 这 个 1D'。
视频将 AI 视频中“主角一直在换脸”定义为关键痛点，并介绍名为 Consistent Character 的项目或技术。其叙述是：从一张参考图提取人脸特征 ID（Embedding），在生成中约束新画面的脸部身份保持一致。
OCR 进一步提到“Reference Anchor”和“IdentityNet”，并称会计算新脸与特征密码的误差；不像则重画。视频把该能力指向 AI 电影广告、AI 短剧、虚拟网红及电商换装等场景，核心价值是让同一数字演员能在不同背景、动作和服装中维持同一张脸。
角色一致性应作为视频生成工作流中的显式验收指标，而非只依赖单次提示词效果：需要参考图、身份相似度检测、失败重试，以及跨镜头、姿态和服装的测试集。
上述机制、项目归属和实际效果均来自视频转写与 OCR，尚未独立核验；“数学上相等”“不像就重画”等表述可能是简化或营销化描述。仅锁定人脸也不等于角色一致，发型、体型、声音、服装连续性及授权肖像的合规风险仍需单独评估。