核心观点 - 视频生成模型的第一帧并非简单的时间起点，而是作为模型的“概念记忆体”，存储了后续画面所需的所有视觉元素（角色、物体、纹理、布局等）[1][4] - 模型天然具备融合多参考物体的能力，但这种能力默认情况下不稳定、不可控，难以被稳定激活[4][18][21] - FFGo方法通过极低成本（不改模型结构、仅需20–50个样本、几小时LoRA训练）即可稳定激活模型的这种潜在能力，实现高质量视频定制[6][7][22] 技术原理 - 第一帧作为“概念蓝图”，模型会自动将其中的多个视觉实体打包存储，并在后续帧中复用[4][18] - 基础模型在极罕见情况下可通过特殊转场提示词（如“ad23r2 the camera view suddenly changes”）触发多对象融合，证明能力已存在但不可控[18][21] - FFGo的LoRA训练不是教会模型新能力，而是学习如何稳定触发模型已有的“隐藏GPU”，使其持续发挥作用[22] 方法优势 - 无需修改任何预训练视频模型（如Veo3、Sora2、Wan2.2）的结构[6][7] - 仅需20–50个精心挑选的视频样本和几小时的LoRA训练，避免大规模数据需求[7][15] - 不会导致模型过拟合或灾难性遗忘，保持原模型的泛化能力[7][18][22] - 支持多达5个参考实体同时融合，优于VACE/SkyReels-A2等现有方法（限制在3个以内）[9][17] 应用场景 - 机器人操作（Robot Manipulation）[12] - 自动驾驶模拟（Driving Simulation）[12] - 航拍/水下/无人机模拟（Aerial / Underwater）[12] - 多产品展示[12] - 影视制作[12] - 任意多角色组合视频生成[12] 实施流程 - 使用Gemini-2.5 Pro自动识别前景物体，SAM2提取RGBA mask，并自动生成视频文本描述，构建高质量训练集[15] - 训练时直接舍弃前4帧（Wan2.2的压缩帧），从第5帧开始利用真正的混合内容[16] - 推理时无需特殊处理，仅需提供包含多物体/角色的首帧和文本prompt即可生成交互视频[9] 性能表现 - 在画面一致性、物体身份保持、动作连贯性方面表现强劲[9][18] - 用户研究中以81.2%的票数大幅领先现有方法[26] - 输出画面更自然、更连贯，且能高度匹配文本提示（如wingsuit飞行者与Cybertruck贴合运动）[18][23]