Character Persistence（角色持久性）指 AI 视频生成系统在单条视频片段内或项目内多条片段间保持角色外观稳定的能力。它与角色一致性密切相关，但专门针对视频的时间维度：角色不仅要在图像与图像间可识别，还要在连续运动、变化光照和同一序列内的多机位下保持可识别。

在视频生成中保持角色持久性在技术上比在静态图像间实现一致性更难。随着帧按序生成，模型必须跟踪并保持面部结构、头发、肤色、服装和辨识特征等细节，同时生成自然运动。若没有稳健的持久性机制，角色可能在片段中途外观漂移，面部比例或色彩发生细微变化，破坏观众沉浸感。Runway Gen-4.5、Kling 3.0 等模型将角色持久性作为开发重点，设计了在运动过程中锚定角色身份的系统。

对构建叙事内容、产品 campaign 或任何在场景间跟随特定个人的视频的创作者而言，角色持久性是专业级输出的前提。了解不同模型如何处理持久性以及哪些参考输入能提高稳定性，有助于创作者为角色驱动的视频项目选择合适工具。