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人物加强

画面控制

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在传统视频生成中，只提供一张人像参考图，往往会导致模型在生成过程中ID丢失，人物面貌或服饰在每一帧中“逐渐跑偏”。只需一张人像参考图，MAGREF 生成的视频即可精准保留人物身份特征，同时根据多样文本提示，演绎出跨场景、跨风格的动态内容，真正实现“一图千面”的数字表达。MAGREF 的强大之处在于：无论输入是谁、来自哪个时代、风格是否抽象，它都能精准复刻其身份特征，在生成视频中保持一致性，同时根据文本指令渲染出多变的动作、环境和光影氛围。

此模型源自站外搬运（搬运地址: https://github.com/MAGREF-Video/MAGREF# ），若原作者对于本次搬运的结果存在异议，可点
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我们会在 24 小时内，按照原作者的要求，对本模型展开编辑、删除或是转移给原作者等相关处理。由衷欢迎原作者入驻本站，共建 AI绘图的学习交流社区。

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人物加强

画面控制

模型信息

原创作者：
Yufan Deng
模型类型：
Unet
基础模型：
WAN2.1

在传统视频生成中，只提供一张人像参考图，往往会导致模型在生成过程中ID丢失，人物面貌或服饰在每一帧中“逐渐跑偏”。只需一张人像参考图，MAGREF 生成的视频即可精准保留人物身份特征，同时根据多样文本提示，演绎出跨场景、跨风格的动态内容，真正实现“一图千面”的数字表达。MAGREF 的强大之处在于：无论输入是谁、来自哪个时代、风格是否抽象，它都能精准复刻其身份特征，在生成视频中保持一致性，同时根据文本指令渲染出多变的动作、环境和光影氛围。

此模型源自站外搬运（搬运地址: https://github.com/MAGREF-Video/MAGREF# ），若原作者对于本次搬运的结果存在异议，可点
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我们会在 24 小时内，按照原作者的要求，对本模型展开编辑、删除或是转移给原作者等相关处理。由衷欢迎原作者入驻本站，共建 AI绘图的学习交流社区。