漫剧角色一致性 | 专治换脸
Introduction
让同一个角色拍 50 个镜头还是同一张脸——治 AI 出图、图生视频里最常见的「换脸病」。 先讲清为什么会崩(模型每次都是独立采样,不记得上一张长什么样;写得更详细不等于更稳定,变量越多漂得越狠),再给一套可执行的一致方案:角色卡九字段(硬特征/软特征/禁止项分开写,硬特征只选三条能被认出的视觉锚点)、锚点句压缩法(把九字段压成一句 40-60 字,顺序即权重,每次原样复制)、双段法(角色段一字不动、只改场景段)、参考图三件套(定妆图/三视图/表情包,以及参考图自己打架这个隐形坑)、场景与光影一致(标志物锚点+光线方向锁定)、漂移修复判断表(什么情况修、什么情况必须重出,六种修法与各自代价)、批量一致性工作流(资产库命名规范、多角色同框三方案、跨集跨天的角色延续、出图质检 SOP)。附带五种漂移症状对照表(脸型漂/年龄漂/发型漂/服装漂/气质漂,各自对应的修法不同)与十项质检清单;另附平台功能对照表(参考图、角色参考、局部重绘、重绘幅度、固定种子、负面词在 Midjourney、Stable Diffusion、即梦、可灵、Runway、海螺六个平台分别叫什么、在哪开、各自两个坑,以及功能缺失时的四条降级路线)与端到端实战样例(一个角色 8 镜对话戏从零到成片:角色卡、定妆图、锚点句、场景卡、逐格提示词全套可照抄,含三次真实漂移的修复判断与成本核算)。 触发词:角色一致性、人物一致性、换脸、脸崩了、AI换脸、角色卡、人物不统一、前后不像同一个人、角色漂移、角色设定图、三视图、定妆图、参考图、垫图、人物设定、角色设计、同一个角色不同角度、多镜头一致性、跨集一致、AI出图人物不一致、图生视频人物变形、短剧角色、漫剧角色、分镜出图不一致。 出品人|村长老谢 - 才赋AI 内容仅供参考,不构成收益承诺。
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