跨场景保持角色一致

一致角色生成器

创建一个角色,并在表情、姿势、分镜、故事板、网络漫画和可直接用于视频的场景中,保持相同的脸、服装、风格和轮廓。

身份提示词

Prompt to result
一个好奇的年轻发明家,圆框眼镜,青绿色夹克,凌乱黑发,在六种表情和三种故事姿势中保持同一张脸。
Generate
一致角色生成器产品示意图

一致性网格

同一张脸

贯穿各输出

可直接用于故事

适合分镜和场景

01

定义身份锚点

确定脸型、发型、服装、配色和性格。

02

生成可控变化

在保留身份的前提下,生成不同姿势、情绪和适合场景的视图。

03

用于多种故事形式

将角色应用到漫画、网络漫画、故事板和视频场景中。

围绕身份锁定打造的角色工作流。

当你需要同一个角色在不同提示词、场景和故事节点中保持可识别时,就使用这个工作流。

角色锚点

定义必须保持不变的视觉细节。

脸部锁定
服装锁定
表情组
场景复用

变化网格

查看在保持身份一致前提下生成的表情、姿势和场景选项。

一致 AI 角色变化网格
已验证的身份基准 · 2026年8月11日

8 个角色。40 个分镜。每次出场都打分。

我们生成了一部原创 10 页漫画,包含 8 个已注册角色,发布全部 40 个分镜,并对 80 次真实角色出场全部评分。首轮交付通过了 37 个分镜;3 处可见失败已修复,并保留对比结果。

已注册角色

8

每个角色恰好出场 10 次

最终分镜

40

发布于 10 页原始页面中

评分出场次数

80

每一次真实角色出场都经过审查

首轮交付

37/40

92.5% 的分镜通过

定向重绘

3

所有失败的原图均保留可见

最终交付

40/40

80 次出场全部通过

完整结果,不是精选集

按阅读顺序展示全部 40 个最终分镜。

完整联系表和所有 2400 × 1600 页面均来自不可变的 CDN 原图。分镜标签会说明每次测试的角色和视觉难点。

按阅读顺序展示全部 40 个最终分镜。
40 / 40打开 CDN 原图

查看全部 10 页全分辨率页面

展开阅读器后可加载原始 2400 × 1600 PNG 页面,不经过优化压缩。

10
第 1
1 · 2400 × 1600 PNG
第 2
2 · 2400 × 1600 PNG
第 3
3 · 2400 × 1600 PNG
第 4
4 · 2400 × 1600 PNG
第 5
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第 6
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第 7
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第 8
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第 9
9 · 2400 × 1600 PNG
第 10
10 · 2400 × 1600 PNG

已披露的身份问题

首轮交付 → 定向修复 → 最终交付。

有 3 个分镜失败,因为 Ren Ito 的单只机械左臂被画成了重复的机械手或前臂结构。每张首轮图都与对应的一次重绘结果并列保留;没有任何失败分镜被悄悄移出评分。

分镜 1Asha Vale + Ren Ito

Ren Ito 的单只红色机械左臂被画成了重复的机械手或前臂结构。

1 次定向重绘
首轮交付 · 身份结构失败, 分镜 1
首轮交付 · 身份结构失败
最终交付 · 通过, 分镜 1
最终交付 · 通过

分镜 10Ren Ito + Nia Quill

Ren Ito 的单只红色机械左臂被画成了重复的机械手或前臂结构。

1 次定向重绘
首轮交付 · 身份结构失败, 分镜 10
首轮交付 · 身份结构失败
最终交付 · 通过, 分镜 10
最终交付 · 通过

分镜 30Ren Ito + Toma Reyes

Ren Ito 的单只红色机械左臂被画成了重复的机械手或前臂结构。

1 次定向重绘
首轮交付 · 身份结构失败, 分镜 30
首轮交付 · 身份结构失败
最终交付 · 通过, 分镜 30
最终交付 · 通过

如何审查身份一致性

生成模型
ByteDance Seedream 5 Lite
审查系统
在 Codex 中进行人工全分辨率视觉审查,并结合脚本检查完整性、角色数量、尺寸、PDF 顺序和 SHA-256 校验。未使用单独的自动图像审查模型。
每一次出场都会从脸部和头部、发型、年龄与体型、标志性服装和独特特征五个维度打 0 到 100 分。通过阈值为 80 分。无论整体风格多好,只要身份结构出现重复、融合、错位或归属错误,就判定失败。

本次运行未单独记录人工审查耗时。由于本地分析持久化不可用,无法报告精确的最终结算供应商成本;本次运行共调用 51 次成功图像接口,供应商无失败。

已知缺陷与测量限制

  • Nia Quill 的月牙耳环经常被渲染成更圆的圈形;这一可见的小偏差被保留。
  • Toma Reyes 的已批准参考图把文字说明中的眉伤渲染成更明显的上脸颊与眉骨伤痕;分镜评分以该已披露参考图为准。
  • 在满足单臂身份约束后,Ren Ito 分镜中的精细机械手指和手掌几何形状会有所变化。
  • 本样本使用英文诊断标签而不是故事对白,以便基准测试聚焦视觉身份一致性。
  • 本次运行未单独测量人工审查耗时和精确的最终结算供应商成本。

已批准证据 SHA-256: 98c7d95e7fe7663b99d3ae8f482ad6583c281c7a8a836d68d40e8c819ab1d636

打开公开审计 JSON

一致性,才是 AI 叙事的护城河。

漫画、网络漫画、故事板和视频创作者需要的是可重复使用的角色,而不是孤立的单张头像。

身份一致

脸型、发型、服装和轮廓都必须一眼能认出来。

多场景适配

同一个角色要能用于特写、全身姿势和动作场景。

生产复用

一致角色会成为故事生产链中可复用的资产。

一致角色变化网格

身份

在多个输出中生成同一个角色。

创建可复用的角色身份,能够经受姿势变化、表情变化和场景变化。

AI 角色设定表生成器预览

角色设定表

把一致性变成角色设定表。

当你需要正面、侧面、背面、表情和服装细节用于制作时,就使用角色设定表。

Workflow guide

生成一次角色,处处复用。

一次性图片很容易;连载故事里的角色需要可识别的脸、服装和视觉连贯性。

01

定义身份锚点

确定脸型、发型、服装、配色和性格。

02

生成可控变化

在保留身份的前提下,生成不同姿势、情绪和适合场景的视图。

03

用于多种故事形式

将角色应用到漫画、网络漫画、故事板和视频场景中。

一致角色提示词示例

先固定身份,再请求变化。

同一个角色跨六种情绪:红色连帽衫、短卷发、雀斑、圆框眼镜、轻松明快的漫画风。
奇幻骑士主角,在正面、侧面、战斗姿势和安静反应镜头中保持同一张脸与同一套盔甲。
网络漫画女主,服装和发型保持稳定,三个特写、两个全身姿势,柔和彩色韩漫风。

一致角色生成器常见问题

生成一个让你的故事记得住的角色。

创建可复用的角色身份,并将其延展到分镜、故事板、网络漫画和视频中。