復旦大學、騰訊混元（Hunyuan）及香港大學的研究團隊共同開發 WithEveryone，針對 AI 生成多人合照時人物身份容易混淆的問題，讓五至十個參考身份可以同時出現在連貫場景中。它屬於群組影像生成研究項目，核心價值是維持每個人「誰是誰」的對應關係，而不只是增加畫面人物數量。
系統會把每個參考人物轉換成獨立的 identity token，再透過 Layout CoT 預先推理人物、臉部、身體區域與姿勢的位置，最後交由 renderer 生成視覺條件。Layout-Grounded ID Loss 會在指定臉部區域提供身份監督，ID Representation Forcing 則要求模型在合成前先為每個身份建立預測，減少多人場景中的錯配。
研究展示提供了 63 組生成結果，並在 identity-disjoint benchmark 上比較身份保真度與複製參考圖程度：WithEveryone 的 ArcFace similarity 為 0.614，高於 GPT-Image-2 的 0.566；Copy-paste score 為 0.055，低於 GPT-Image-2 的 0.169。這表示它一方面維持人物特徵，另一方面較少直接照搬參考圖，但目前資料未提供更完整的速度、硬件需求或不同人數下的細分結果。
目前 GitHub 儲存庫尚未提供可下載的研究版 checkpoint，亦沒有完整安裝及測試流程。原因是研究版本依賴的 foundation model 授權不容許公開 checkpoint；團隊正以支援開源發佈的 foundation model 訓練新版本，待程式碼及 checkpoint 準備好後才會分享。
- 支援五至十個參考身份的群組影像生成
- 以 identity token 綁定人物，配合身份感知的版面推理
- 透過 Layout-Grounded ID Loss 監督指定臉部區域
- 研究結果在 ArcFace similarity 及 Copy-paste score 上勝過 GPT-Image-2
- 現階段只能閱讀研究展示，未能按儲存庫資料自行安裝重現
對需要製作多人宣傳照、角色群像或指定人物場景的影像研究團隊，這個方法提供了比單純堆疊參考圖更完整的身份與構圖處理思路。一般創作者暫時仍要等待開源版本，因為未公開 checkpoint 令項目現階段更接近研究展示，而不是可即時採用的生成工具。