跨場景角色一致性

一致角色產生器

建立一個角色,並在各種表情、姿勢、分鏡、故事板、網路漫畫與影片場景中,維持相同的臉孔、服裝、風格與輪廓。

身份提示詞

Prompt to result
一位好奇的年輕發明家,圓框眼鏡、藍綠色外套、凌亂黑髮,在六種表情和三個故事姿勢中都維持相同臉孔。
Generate
一致角色產生器產品示意圖

一致性格網

同一張臉

跨輸出一致

可直接用於故事

適合分鏡與場景

01

定義身份錨點

設定臉型、髮型、服裝、配色與個性。

02

生成可控變體

在保留身份的前提下,建立姿勢、情緒與可直接用於場景的畫面。

03

套用到故事格式

把角色用在漫畫、網路漫畫、故事板與影片場景中。

以身份鎖定為核心的角色工作流程。

當你需要同一個角色在不同提示詞、場景與故事情節中都能維持辨識度時,就用這個工作流程。

角色錨點

定義必須保持不變的視覺細節。

臉孔鎖定
服裝鎖定
表情組
場景重用

變體格網

檢視維持一致身份的表情、姿勢與場景選項。

一致 AI 角色變體格網
已驗證的身份基準 · 2026年8月11日

8 個角色。40 個分鏡。每次出現都評分。

我們先生成一部原創 10 頁漫畫,包含 8 位已登記角色,發布全部 40 個分鏡,並評分 80 次實際角色出現。首輪交付通過 37 個分鏡;3 個可見失誤已修正並保留作比較。

已登記角色

8

每個角色都剛好出現 10 次

最終分鏡

40

分布於 10 頁原始頁面

評分出現次數

80

每一次真實出現都經過檢視

首輪交付

37/40

37/40 分鏡通過

定向重繪

3

所有失敗原圖都保留可見

最終交付

40/40

80 次出現全部通過

完整結果,不是精選集

依閱讀順序排列的 40 個最終分鏡。

完整聯絡表與每一張 2400 × 1600 頁面都直接從不可變更的 CDN 原始檔提供。分鏡標籤會揭露每次測試的角色與視覺挑戰。

依閱讀順序排列的 40 個最終分鏡。
40 / 40開啟 CDN 原始檔

檢視全部 10 頁全解析度頁面

展開閱讀器後,直接載入原始 2400 × 1600 PNG 頁面,不經最佳化重新壓縮。

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已揭露的身份失誤

首輪交付 → 定向修正 → 最終交付。

有 3 個分鏡失敗,原因是 Ren Ito 的單側紅色機械左臂被重複畫成雙重機械手臂或前臂。每張首輪交付圖都與一次重繪結果並列保留;沒有任何失敗分鏡被悄悄移出評分。

分鏡 1Asha Vale + Ren Ito

Ren Ito 的單側紅色機械左臂被畫成重複的機械手或前臂結構。

1 次定向重繪
首輪交付 · 身份肢體結構失敗, panel 1
首輪交付 · 身份肢體結構失敗
最終交付 · 通過, panel 1
最終交付 · 通過

分鏡 10Ren Ito + Nia Quill

Ren Ito 的單側紅色機械左臂被畫成重複的機械手或前臂結構。

1 次定向重繪
首輪交付 · 身份肢體結構失敗, panel 10
首輪交付 · 身份肢體結構失敗
最終交付 · 通過, panel 10
最終交付 · 通過

分鏡 30Ren Ito + Toma Reyes

Ren Ito 的單側紅色機械左臂被畫成重複的機械手或前臂結構。

1 次定向重繪
首輪交付 · 身份肢體結構失敗, panel 30
首輪交付 · 身份肢體結構失敗
最終交付 · 通過, panel 30
最終交付 · 通過

如何檢視身份一致性

生成模型
ByteDance Seedream 5 Lite
審核系統
在 Codex 中以人工全解析度視覺審查,外加腳本式完整性、角色數量、尺寸、PDF 順序與 SHA-256 檢查。未使用獨立的自動圖像審查模型。
每次出現都依臉部與頭部、髮型、年齡與身形、標誌性服裝與獨特特徵,從 0 到 100 評分。通過門檻為 80 分。只要身份肢體結構有重複、合併、錯置或誤配,不論整體風格多好都判定失敗。

本次未單獨量測人工審查時間。由於本機分析持久化不可用,無法回報精確的最終供應商成本;本次執行共使用 51 次成功圖像呼叫,供應商失敗為 0。

已知缺陷與量測限制

  • Nia Quill 的新月耳環常會被畫成較圓的圈型;這個可見但輕微的偏差已保留。
  • Toma Reyes 的核准參考圖把文字中的眉上疤痕畫成更明顯的上臉頰與眉部疤痕;分鏡是依照該已揭露參考圖評分。
  • 在滿足單臂身份限制後,Ren Ito 各分鏡的細微機械手指與手掌幾何會有所變化。
  • 這個樣本使用英文診斷標籤而非故事對白,以便讓基準測試聚焦在視覺身份一致性。
  • 本次執行未單獨量測人工審查時間與精確的最終供應商成本。

已核准證據 SHA-256: 98c7d95e7fe7663b99d3ae8f482ad6583c281c7a8a836d68d40e8c819ab1d636

開啟公開稽核 JSON

一致性,就是 AI 故事創作的護城河。

漫畫、網路漫畫、故事板與影片創作者需要的是可重複出現的角色,而不是單獨存在的肖像。

同一身份

臉孔、髮型、服裝與輪廓都必須維持可辨識。

多種情境

同一角色必須能用在特寫、全身姿勢與動作場景中。

製作重用

一致角色會成為故事製作流程中可重複使用的資產。

一致角色變體格網

身份

在多種輸出中生成同一角色。

建立可重複使用的角色身份,讓它能在姿勢、表情與場景變化下依然保持一致。

AI 角色設定表產生器預覽

角色設定表

把一致性變成角色設定表。

當你需要正面、側面、背面、表情與服裝細節作為製作參考時,就用角色設定表。

Workflow guide

一次生成角色,到處都能重複使用。

單張圖很容易;連載故事角色更需要辨識度高的臉孔、服裝與視覺一致性。

01

定義身份錨點

設定臉型、髮型、服裝、配色與個性。

02

生成可控變體

在保留身份的前提下,建立姿勢、情緒與可直接用於場景的畫面。

03

套用到故事格式

把角色用在漫畫、網路漫畫、故事板與影片場景中。

一致角色提示詞範例

先錨定身份,再要求變化。

同一角色在六種情緒中保持一致:紅色連帽上衣、短捲髮、雀斑、圓框眼鏡、活潑漫畫風格。
奇幻騎士主角,在正面、側面、戰鬥姿勢與安靜反應鏡頭中維持相同臉孔與盔甲。
網路漫畫女主角,服裝與髮型固定,三個特寫、兩個全身姿勢,柔和韓漫風格。

一致角色產生器 FAQ

打造一個讓你的故事記得住的角色。

生成可重複使用的角色身份,並延伸到分鏡、故事板、網路漫畫與影片中。