NSFW AI 视频连续性检查
这份实务工作表用于评估成人向角色视频从首帧到末帧的一致性。成人或 NSFW 标签本身不能证明质量、隐私与安全，必须用可重跑的案例验证。
验证重点
先定义一个可观察问题和硬停止条件。核心方法是“将首帧、中段和末帧分别与批准的角色参考图比较”。固定账号状态、角色设定、模型、提示词版本和测试顺序。
证据清单
- 保存年龄门槛与同意流程。
- 记录完整输入、输出、时间、模式和账号层级。
- 分开检查聊天记忆、媒体生成、计费、导出与删除。
- 跨会话重复同一案例。
- 确认用户能否修正或删除保存状态。
评分方法
对清晰度、控制力、一致性、隐私和修复能力分别打 0–4 分。涉及年龄限制、同意、误导计费或无法删除个人数据的硬失败不能被平均分抵消。重点风险是：镜头运动可能掩盖视频后段的身份漂移。
结果解释
不要把更宽松的输出自动等同于更好的产品。成人 AI 仍需说明限制、区分虚构角色扮演与现实建议，并提供清楚的账号和隐私控制。评审还应分别观察首次使用、长会话、跨会话恢复和账号删除四个阶段，因为同一个功能在短测试中正常，不代表长期使用仍然稳定。对图片与视频结果，应同时保留参考图、种子、提示词版本和失败帧，避免只展示最理想的一次输出。
通过条件
只有流程可复现、成年访问限制明确、禁止场景得到处理且用户理解数据保存方式时才通过。记录评审人、日期、未解决问题和复测时间。
失敗诊断 / 失败诊断
案例失败时先定位层级，不要立刻改写提示词。把账号策略与模型行为、记忆检索与回复生成、人物身份条件与场景构图区分开。使用相同 case_id 复现失败，每次只改变一个变量，并把失败输出和修复输出并排保存。事件记录至少包含预期行为、实际行为、首次失败的轮次或帧、账号设置，以及新会话中结果是否变化。
評分示例 / 评分示例
清晰度、控制力、一致性、隐私和修复能力分别记录 0–4 分。即使平均分很高，只要缺少年龄门槛、无法完成删除或存在误导计费，仍应判定失败。数字分数必须附书面理由，才能让下一位评审复现判断。
常見問題 / 常见问题
NSFW 是否代表没有规则？
不是。成年访问、同意、隐私、计费透明和禁止内容处理仍是基本要求。
评审是否应使用真实个人资料？
不应。使用虚构身份、虚构记忆和非敏感素材，避免测试本身引入隐私风险。
什么时候需要重跑檢查表 / 检查表？
模型、记忆、媒体流程、价格、年龄门槛、隐私政策、安全规则或删除流程改变后都要重跑。