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榮耀標(biāo)識AI視頻如何控制主體的一致性
如何在AI生成的視頻中保持主體人物形象的一致性，成為影響作品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。本文將深入探討AI視頻創(chuàng)作中主體一致性的重要性，并分享兩種實(shí)用的方法，希望能幫到大家。
在短視頻碎片化傳播的浪潮中，越來越多創(chuàng)作者嘗試用 AI 技術(shù)打造劇情連貫的長視頻。然而，主體人物形象特征的「前后割裂」，成為橫在優(yōu)質(zhì)視頻前的「攔路虎」—— 比方前一秒還穿著藍(lán)色風(fēng)衣的中年偵探，下一秒突然換成紅色外套的少年…… 這類細(xì)節(jié)瑕疵不僅讓觀眾出戲，更會瓦解故事的情感張力。
今天，我們結(jié)合 AI 視頻創(chuàng)作的核心工作流（視頻劇本→腳本分鏡→提示詞生成→圖像生成→圖生視頻→剪輯優(yōu)化），拆解兩大實(shí)操方法，教你用技術(shù)手段精準(zhǔn)把控人物一致性。
一、「圖像生成」控制一致性
方法1：從「圖像生成」這個步驟保持圖片主體的一致性。
工具：即夢AI-參考角色特征，上傳我們的主體物，輸入提示詞，想要主體物做什么動作，或者拿什么道具，通過此方法生成的靜態(tài)圖，人物相似度可達(dá)90% 以上，為后續(xù)動態(tài)視頻奠定「形象錨點(diǎn)」。
以上步驟操作下來，就得到了我們的視頻主人公的多動作靜態(tài)圖。再將得到的多張靜態(tài)圖，通過圖生視頻的方式，進(jìn)行長視頻的生成。
二、「圖生視頻」控制一致性
方法2：從「圖生視頻」這個步驟控制主體的一致性
直接基于單張角色圖生成動態(tài)視頻時，通過 AI 工具的「參考生視頻」功能，強(qiáng)制鎖定人物特征與動作連貫性。
使用工具：vidu、Viggle、海螺AI等工具，上傳我們的圖片，以參考生視頻的方式進(jìn)行視頻的生成。
?? Vidu鏈接：https://www.vidu.studio/zh
→ 上傳角色靜態(tài)圖 → 選擇「參考生視頻」模式 → 輸入角色提示詞（如制造工人正在搬動手中的紙箱）借助主體庫、參考圖片融合生成視頻。
（進(jìn)階玩法）提示詞三幀法控制動作
在提示詞中也可明確首幀、中間幀、尾幀的關(guān)鍵動作，單次生成需要簡化動作步驟以保證主體的穩(wěn)定性。
???Viggle鏈接：https://viggle.ai/home→ 上傳角色圖 → 選擇「Move」功能 → 從平臺資產(chǎn)庫中選取相似動作的視頻（如跳舞視頻）→ 生成帶角色特征的動態(tài)視頻。
借助 Viggle 的 自帶資產(chǎn)庫，可自動匹配物理規(guī)律（如走路時手臂擺動幅度、跑步時身體前傾角度、跳舞時躍起跳動的姿態(tài)），同時還能保留角色的獨(dú)有特征（如面部、服裝）。
兩種方法的多維度對比維度
三、寫在最后
從靜態(tài)形象到動態(tài)行為，主體一致性的本質(zhì)是賦予角色「形象記憶」—— 讓 AI 理解「這是誰」「在什么情境下做什么」。
無論是通過「圖像錨點(diǎn)」還是「動態(tài)參考」，核心都是在創(chuàng)作流程中建立「角色檔案」，并將其嵌入每一個生成環(huán)節(jié)。
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【58UXD】，微信公眾號：【58UXD】，原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議。
增加模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量和多樣性，確保模型能夠?qū)W習(xí)到更廣泛的人物形象和情節(jié)變化。例如，可以收集更多關(guān)于中年偵探在不同情境下的穿著和行為的數(shù)據(jù)，讓模型更好地理解和生成連貫的人物形象。
提升上下文理解能力：改進(jìn)AI模型的上下文理解算法，使其能夠更好地理解視頻的整體情節(jié)和人物角色的連貫性。例如，可以引入更先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)，讓模型更好地理解劇本內(nèi)容，從而生成更連貫的人物形象。