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),拆解兩大實操方法,教你用技術(shù)手段精準(zhǔn)把控人物一致性。
更多一致性控制方法:
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 90% 以上,為后續(xù)動態(tài)視頻奠定「形象錨點」。
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,進行長視頻的生成。
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有特征(如面部、服裝)。
兩種方法的多維度對比
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」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)。
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