实测发现：动作复杂度比时长更易致 AI 视频角色漂移
cookie_crumble122 · reddit · 2026-08-10
一位网友在测试 MusVideo、Runway、Kling 等 AI 视频工具的长镜头时发现了一个反直觉的现象：导致角色一致性漂移的关键因素往往不是视频时长，而是动作的复杂度。
作者总结了不同组合下的稳定性表现：
- 静态主体 + 镜头推拉：非常稳定
- 主体行走 + 固定镜头：表现尚可
- 主体行走 + 转头：出现部分漂移
- 主体行走 + 转头 + 镜头移动：漂移严重
这表明模型需要同时保持一致性的动态元素越多，画面越容易崩坏。作者下一步计划分离测试“角色运动”与“镜头运动”对身份漂移的具体影响。
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