ReferStream：免训练流式视频主体注入框架

2026年10月28日，arXiv Computer Vision 刊出 Shuolin Xu 等作者的报道，提出免训练流式视频生成主体注入框架 ReferStream，并同时提出基准 ReferStream Bench。报道称，该框架结合基于当前场景的参考构建与瞬时缓存注入，通过 Joint Latent 将参考潜变量放入最新场景潜变量的目标区域，并用 Cache Restoration 在注入后恢复被覆盖的全局缓存条目。报道强调其无需额外训练。目前仅有这一篇主报道，尚无跟进报道披露实验数据、适用条件或使用限制。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。