identity-preservation

ARGUS：把「身份」从一张参考图变成扩散同步的动态记忆

主体保持的视频生成（让生成视频里的人「还是同一个人」）长期被「点参考」范式卡住——一张参考图把"这个人是谁"和"他这一帧恰好长这样（姿态/配饰/光照/背景）"纠缠在一起，模型要么照抄噪声细节、要么身份漂移。 ARGUS（快手/北大）提出 SMII：用 MLLM 当"身份导演"挑出多视角身份证据，拼成 3×3 马赛克，**和目标视频走同一条 Flow Matching 加噪路径**，再以"负时间、只读记忆"的方式注入 Wan 的原生 token 空间。配合无配对反事实训练 + TIA + ASLG，在 OpenS2V-Eval 拿到 64.38 总分、71.86 FaceSim 的 SOTA，大偏航/首帧遮挡鲁棒性分别再涨 12.6 / 15.1 分。