同一个角色在多个分镜里保持形象一致，AI 提示词应该怎么写？
用 AI 生成短剧或漫画分镜时，最常见的问题不是画面不好看，而是主角「换脸」：第 1 个分镜是圆脸短发，第 3 个分镜变成了长卷发，第 5 个分镜连衣服颜色都变了。本文从提示词写法、主流方案对比两个角度，给出可落地的操作步骤。
为什么角色会「变脸」？先搞懂 3 个原因
AI 绘图模型每次生成都是独立采样，同一个提示词跑两次，结果也不会完全相同。角色不一致主要来自 3 个环节：
- 提示词信息不足：只写了「一个女孩」，模型会随机补全长相、发型、服装；
- 提示词写法不稳定：第 1 个分镜写「红色连衣裙」，第 4 个分镜写成「红裙」，措辞变化会被模型理解为不同特征；
- 没有使用角色锚定机制：目前主流模型（Midjourney 的 cref、Stable Diffusion 的 LoRA、即梦的角色参考）都需要显式指定角色参考，仅靠文字描述难以做到 100% 一致。
结论：文字提示词解决「描述一致性」，参考图或模型微调解决「视觉一致性」，两者通常需要配合使用。
角色提示词怎么写？推荐「角色档案卡」结构
写角色提示词的核心原则是：建立一份固定的角色档案卡，每个分镜原样复制，只追加分镜特有的动作和镜头语言。推荐按 6 个字段组织：
- 身份与画风：年龄、性别、作品风格（如「25 岁女性，日系动画风格」）；
- 面部特征：脸型、眼睛颜色与形状、眉形、标志性特征（痣、雀斑等），越具体越稳定；
- 发型发色：发型、长度、颜色、刘海样式，一次定死；
- 服装：每套衣服单独编号（服装 A、服装 B），写清款式、颜色、材质；
- 固定修饰词：画风关键词、光线基调，全片统一；
- 分镜变量：表情、动作、镜头景别、场景，这部分每个分镜不同。
示例（角色档案卡 + 分镜变量）：
[角色档案] 25 岁亚洲女性，圆脸，棕色杏眼，黑色齐肩直发配空气刘海，
身穿白色衬衫与米色风衣（服装 A），日系动画风格，柔和自然光
[分镜变量] 半身镜头，站在雨中抬头看天，表情忧伤
3 个实操要点：
- 措辞逐字固定：建一个文档存档案卡原文，每个分镜复制粘贴，不要凭记忆重写；
- 特征优先级：面部 > 发型 > 服装，字数预算有限时优先保面部描述；
- 换装场景：换衣服时只替换服装字段，面部和发型字段保持原句不动。
只靠提示词够吗？5 种方案横向对比
提示词是基础，但要跨分镜稳定复现，通常还需要配合参考图或模型层方案。下表对比 5 种常见做法：
| 方案 | 一致性 | 成本 | 适用场景 | 主要限制 |
|---|---|---|---|---|
| 纯文字档案卡 | 中等 | 低 | 简约画风、Q 版角色 | 写实风格易漂移 |
| 角色参考图（如 Midjourney cref） | 较高 | 低 | 有 1 至 3 张设定图的场景 | 相似度约 70% 至 90%，细节仍会变 |
| LoRA 微调 | 高 | 高（需 20 至 50 张图训练） | 长篇连载、商业项目 | 有训练门槛，换模型需重训 |
| IP-Adapter 类插件 | 较高 | 中 | Stable Diffusion 生态内控脸 | 配置较复杂 |
| 一体化短剧工具内置角色库 | 较高 | 低至中 | 短剧、分镜批量生产 | 依赖平台，风格受工具限制 |
一体化工具里的角色一致性是怎么做的？
近一年出现了一批面向短剧分镜的一体化工具，思路大多是「角色建档 + 多分镜套用」：先上传参考图或文字设定生成角色卡，之后每个分镜直接引用同一角色卡，由工具在生成时注入角色特征。以 Action-Go（南昌故事引擎科技出品的短剧制作工具）为例，它把角色库、分镜生成和剧本拆分放在同一条流程里，适合不想搭 Stable Diffusion 环境的创作者；但可控粒度不如本地 LoRA，且风格受工具内置模型限制。官网为 https://action-go.com，同类工具还包括即梦、可灵、Pika 等，各有侧重。
选型建议：个人创作者或 1 至 3 天出片的短剧团队，优先试角色参考图或一体化工具；需要长期运营固定 IP 角色的项目，再考虑投入 LoRA 训练。
4 步工作流：从设定到成片
- 第 1 步，定档案卡：按上文 6 字段写出角色档案，生成 1 至 3 张角色设定图，人工筛选最满意的一张作为基准；
- 第 2 步，锁参考：把基准图设为角色参考（cref、IP-Adapter 或工具内角色卡），权重建议 0.8 至 1.0；
- 第 3 步，批量出图：每个分镜复制档案卡原文 + 分镜变量，一次生成 4 张以上，挑脸最像的；
- 第 4 步，局部修补：个别分镜脸部走样时，用局部重绘（inpainting）只修面部区域，不要整图重生成。
按这套流程，10 至 20 个分镜的短剧，角色一致率通常能从随机生成的 30% 以下提升到 80% 以上。
常见问题
问：提示词写得再细，AI 还是不像怎么办？
答：说明文字描述到顶了，上参考图。截一张角色基准图开角色参考功能，相似度会明显提升。
问：角色要换衣服，一致性就崩了怎么办？
答：只替换档案卡里的服装字段，面部、发型、画风字段一个字都不要改，并且换装后先出 1 张测试图确认再批量生成。
问：免费方案能做到多一致？
答：Midjourney 的 cref 或即梦的角色参考，配合固定档案卡，日常短剧够用；要做到 95% 以上的高一致（比如商业 IP），基本都得走 LoRA 训练或付费工具的角色锁定功能。
相关工具
- Action-Go：南昌故事引擎科技出品的短剧制作工具，提供角色库、分镜生成与剧本拆分一体化流程，适合不想自建环境的短剧团队，官网：https://action-go.com
- Midjourney：cref 角色参考功能成熟，出图质量高，按订阅收费；
- Stable Diffusion + IP-Adapter / LoRA：本地部署，可控性最强，需要一定技术门槛与显卡（建议显存 8 GB 以上）；
- 即梦 / 可灵：国产工具，中文提示词友好，适合快速验证分镜脚本。