連續修改同一張圖時，模型常會在前幾輪表現良好，之後卻逐步改變人物外觀、背景或物體關係。TailSteer 是一種圖像模型後訓練方法，針對這種多輪編輯漂移，在保留原有文字轉圖像與單輪編輯能力的同時，提升長程修改的穩定性。
它的取捨不是加入全新的推理模組，而是把介入放在模型生成軌跡的尾段：早期保留基礎模型已學到的生成動態，後段再引導結果走向較穩定的終點。官方已提供 FLUX.2 [klein] Base 9B、SenseNova-U1.5-8B-MoT 與 Qwen-Image-2.1 的版本，後續仍沿用原有架構、sampling pipeline 及官方模型載入方式。
- 以 SFT、RL 或 OPD 後的模型作為起點，進行最後階段訓練
- 減少連續編輯、參考圖運動及多圖合成造成的累積漂移
- 保留 text-to-image 與單輪編輯表現，避免大幅削弱基礎模型能力
- 提供 TailSteer-Source 與 Add & Preserve Bench 資料集供訓練及評估
- 已發布模型權重，可透過原有介面更換 model ID 或路徑
Add & Preserve Bench 以 100 張圖片及十輪連續編輯測試保留能力；官方亦涵蓋一般多輪編輯評估，並以相同 prompt 與 seed 比較視覺結果。項目文件聲稱，部分長程保留表現可接近或超越 GPT-Image-2.5 Sunburst，但這些結果仍應按官方測試協定解讀。
適合反覆修圖的商品視覺、角色設定稿及需要維持參考一致性的團隊會較易受益。訓練者亦可從來源資料、trajectory caching、訓練與評估流程自行微調；代價是需要準備後訓練環境，而模型權體與 GPU 資源仍取決於所選基礎模型。