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Ref2V 模型横评揭示一致性取舍

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AI 综述

MastMaithun 发布 Hybrid、Eros、Singularity 等 Ref2V 开源视频模型的横评结果，称控制变量测试显示，仅切换基模型即可将参考一致性从约50%提升至95%—100%，主要差异在模型而非提示词。各模型仍有取舍：Hybrid 20-49 的参考一致性约80%，但动作表现平庸；Hybrid 15-40 可达95%—100%，却不会完成踢腿动作；Singularity 动作出色，但参考一致性仅约50%。横评认为，目前社区尚未出现同时具备80%以上参考一致性和良好动作表现的模型。

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最新进展10月31日 21:08

Ref2V 视频模型横评：动作与角色一致性难两全

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月31日

21:08
AGI Hunt
Ref2V 视频模型横评：动作与角色一致性难两全
Ref2V 开源视频模型横评显示，切换基模型可让参考一致性从 50% 升至 95-100%，问题在模型而非提示词。Hybrid 20-49 参考约 80%但动作平庸，Hybrid 15-40 参考 95-100%却不会踢腿；Singularity 动作出色但参考仅约 50%，社区仍缺少参考 80%以上且动作良好的模型。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。