연구진은 프롬프트 변화에도 등장인물의 일관성을 유지하는 IAMFlow라는 새로운 프레임워크를 제안했습니다. 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 시각적 속성을 가진 개체의 ID를 추적하여 기억을 관리합니다.
IAMFlow는 LLM을 활용해 프롬프트에서 개체를 추출하고 고유 ID를 부여하며, VLM은 렌더링된 프레임에서 속성을 검증하고 수정하여 개체 추적을 명시적으로 수행합니다.
새로운 벤치마크 NarraStream-Bench에서 IAMFlow는 기존 방식보다 2.56점 높은 성능을 보였고, 60초 멀티 프롬프트 설정에서 1.39배 빠른 속도를 달성했습니다.