一致性
AI 产品语境中指模型在不同对话、用户和时间下保持稳定、可预期且符合安全规范的行为特性，是厂商进行安全审核与规模化部署的关键指标，但过度追求可能削弱模型表达的临场感。
时间轴 (近 90 天)
一致性不足是视频生成难以嵌入后期工作流的核心原因之一，因为它会让每一次修改都像重新生成，累积返工成本。
争议点在于：灵活性和一致性之间的取舍，应该在生态早期就被明确，而不是等到碎片化已经发生才补救。
过度追求一致性会压缩模型表达的自由度，使对话趋于模板化、缺乏临场感。
AI视频生成中，一致性通常包含三个层面：角色一致性（同一人物在不同镜头中的面部、服装、体型保持一致）、场景一致性（背景、光照、道具在时间轴上稳定）以及运动一致性（物体运动符合物理规律，不出现闪烁或跳变）。
高一致性不是质量信号，模型可以完全一致地持续犯错。
将状态变更收敛到单一处理路径是一种用串行化换取一致性的做法，牺牲少量吞吐量以换取生产环境所需的确定性。
坚持度(一致性)是身体素质训练结果的头号预测因素
全部知识事实 (7)
一致性不足是视频生成难以嵌入后期工作流的核心原因之一，因为它会让每一次修改都像重新生成，累积返工成本。
50%待验证争议点在于：灵活性和一致性之间的取舍，应该在生态早期就被明确，而不是等到碎片化已经发生才补救。
50%待验证过度追求一致性会压缩模型表达的自由度，使对话趋于模板化、缺乏临场感。
50%待验证AI视频生成中，一致性通常包含三个层面：角色一致性（同一人物在不同镜头中的面部、服装、体型保持一致）、场景一致性（背景、光照、道具在时间轴上稳定）以及运动一致性（物体运动符合物理规律，不出现闪烁或跳变）。
50%待验证高一致性不是质量信号，模型可以完全一致地持续犯错。
50%待验证将状态变更收敛到单一处理路径是一种用串行化换取一致性的做法，牺牲少量吞吐量以换取生产环境所需的确定性。
50%待验证坚持度(一致性)是身体素质训练结果的头号预测因素
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