2026年，清华大学与香港科技大学联合团队完成的AI图像生成技术研究成果MoKus正式上传至学术预印本平台arXiv，论文编号为arXiv:2603.12743v1。该技术突破了现有AI图像生成工具长序列内容叙事连贯性不足、记忆点易丢失的行业痛点，首次实现图像生成领域的记忆化叙事理解能力，为AI内容创作、影视工业化等场景提供了全新技术路径。
如果你用过Midjourney、DALL·E等主流AI图像生成工具创作系列内容，大概率遇到过这样的窘境：前一张生成的主角还是黑发红衣的少年侠客，下一张输入同样的关键词就变成了棕发风衣的都市白领，要维持长序列内容的人设统一、叙事逻辑连贯，一直是AI图像生成领域悬而未决的行业痛点。
过去几年，AI图像生成技术的迭代速度超出行业预期，单张图像的生成质量已经达到甚至超过普通画师的产出水平，但在漫画连载、动画分镜、影视概念设计等需要长序列叙事的场景，现有技术的短板十分明显。
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