AI視頻如何控制主體的一致性？高手總結了2個步驟！

在短視頻碎片化傳播的浪潮中，越來越多創作者嘗試用 AI 技術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」，成為橫在優質視頻前的「攔路虎」—— 比方前一秒還穿著藍色風衣的中年偵探，下一秒突然換成紅色外套的少年…… 這類細節瑕疵不僅讓觀眾出戲，更會瓦解故事的情感張力。

今天，我們結合 AI 視頻創作的核心工作流（視頻劇本→腳本分鏡→提示詞生成→圖像生成→圖生視頻→剪輯優化），拆解兩大實操方法，教你用技術手段精準把控人物一致性。

更多一致性控制方法：

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圖，人物相似度可達 90% 以上，為后續動態視頻奠定「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圖。再將得到的多張靜態圖，通過圖生視頻的方式，進行長視頻的生成。

二、「圖像視頻」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、尾幀的關鍵動作，單次生成需要簡化動作步驟以保證主體的穩定性。

Viggle鏈接： https://viggle.ai/home

上傳角色圖 → 選擇「Move」功能 → 從平臺資產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視頻。

借助 Viggle 的 自帶資產庫，可自動匹配物理規律（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），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

最后

從靜態形象到動態行為，主體一致性的本質是賦予角色「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「動態參考」，核心都是在創作流程中建立「角色檔案」，并將其嵌入每一個生成環節。

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