AnchorEdit：通过因果记忆维持多轮图像编辑中的时序一致性

多轮图像编辑对迭代设计至关重要，但现有模型常面临身份漂移和误差累积问题。本文提出 AnchorEdit，首个基于自回归扩散的高分辨率长程多轮编辑框架。该方法通过三阶段训练课程桥接视频先验与因果推理，并在推理阶段引入记忆机制以锚定初始主体身份，确保长轨迹下的稳定外推。实验表明，即使在超过 10 轮交互中，该模型仍能保持卓越的主题保真度和指令遵循能力。