Change AI 角色质量评估工作表
Public character profile for Change.
这不是重复角色简介的页面，而是一套用相同条件检查 Change 对话、记忆、图片和视频一致性的实务流程。
本次评估重点
重点是 visual continuity。基础案例为“front, three-quarter, and full-body image generations”，记录 face, hair, wardrobe, and stable marks。每次测试都保存输入、角色设定版本、模型版本、随机种子和输出，才能判断更新是否引入回归。
对话回归测试
- 从公开设定中提取三个不可变化的事实。
- 分别用直接提问、改写提问和二十轮后的复问验证。
- 遇到未知信息时，应询问确认而不是编造。
- 需要拒绝时，也要保持口吻、边界和关系设定。
图片与视频检查表
- 固定脸型、发型、年龄表达和稳定标记。
- 服装、背景、镜头角度一次只改变一个变量。
- 图片测试三个种子，视频比较开头、中段和结尾帧。
- 安全或年龄表达失败不能被平均分抵消。
评分与失败诊断
事实一致性30%、人格一致性30%、边界20%、视觉20%。把失败分为检索遗漏、优先级反转、摘要损失、生成漂移和视觉漂移，才能找到应修改的环节。
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常见问题
一次生成成功就算通过吗？
不算。至少需要三个种子和不同会话位置都保留核心属性。
更新后要重测什么？
固定事实、关系边界、长期记忆、图片稳定属性，以及视频随时间变化的一致性。