FreeMatching：超越时空先验的可泛化密集对应匹配方法

FreeMatching 提出一种可泛化密集对应匹配框架，用于图像编辑和参考引导生成中的身份保持对应。它结合生成式与语义基础表征，并利用经典数据集、跟踪视频和合成场景的异构监督，通过教师引导迭代细化在无密集标注的 IEG 场景提升效果。实验显示，单个 FreeMatching 模型在高难 IEG 图像对上显著提升对应质量，并可作为身份保持的定量评估指标。