Action-Go 和可灵做短剧哪个好
AI 短剧分镜提示词中如何描述人物一致性和角色形象不崩坏?
为什么 AI 短剧里人物会「崩」? AI 生图与生视频模型每一次生成都是独立采样,模型没有真正的「角色记忆」。同一句「一个穿西装的男人」,在不同分镜里可能生成不同脸型、发型、年龄甚至性别。据统计,不做一致性控制的 AI 短剧项目中,角色形象前后不一致的分镜占比通常在 40% 至 60%,返工成本极高。 形象崩坏的常见原因有三类: * 提示词描述不稳定:每张分镜的人物描述措辞不同,模型理解为不同角色; * 缺少视觉锚点:纯文字无法锁定长相细节,模型自由发挥空间过大; * 跨镜头运动干扰:视频生成中镜头拉远、侧脸、动作幅度大时,面部细节丢失。 人物一致性提示词怎么写才有效? 核心原则是把角色写成一个「可复制的模板」:固定字段、固定顺序、固定措辞,每次分镜只改动场景和动作部分。 一个实用的角色模板包含 6 个字段: 1. 身份标签:给角色起唯一代号,如「KELIN-01」