AI视频创作教程|手把手教你如何控制主体的一致性

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本文授权转自:58UXD(ID:i58UXD)
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在短视频碎片化传播的浪潮中,越来越多创作者尝试用 AI 技术打造剧情连贯的长视频。然而,主体人物形象特征的「前后割裂」,成为横在优质视频前的「拦路虎」—— 比方前一秒还穿着蓝色风衣的中年侦探,下一秒突然换成红色外套的少年…… 这类细节瑕疵不仅让观众出戏,更会瓦解故事的情感张力。

今天,我们结合 AI 视频创作的核心工作流(视频剧本→脚本分镜→提示词生成→图像生成→图生视频→剪辑优化),拆解两大实操方法,教你用技术手段精准把控人物一致性。



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方法1:从「图像生成」这个步骤保持图片主体的一致性。

工具:即梦AI-参考角色特征,上传我们的主体物,输入提示词,想要主体物做什么动作,或者拿什么道具,通过此方法生成的静态图,人物相似度可达90% 以上,为后续动态视频奠定「形象锚点」。

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以上步骤操作下来,就得到了我们的视频主人公的多动作静态图。再将得到的多张静态图,通过图生视频的方式,进行长视频的生成。



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方法2:从「图生视频」这个步骤控制主体的一致性。直接基于单张角色图生成动态视频时,通过 AI 工具的「参考生视频」功能,强制锁定人物特征与动作连贯性。

使用工具:vidu、Viggle、海螺AI等工具,上传我们的图片,以参考生视频的方式进行视频的生成。

?? Vidu链接:https://www.vidu.studio/zh 

→ 上传角色静态图 → 选择「参考生视频」模式 → 输入角色提示词(如制造工人正在搬动手中的纸箱)借助主体库、参考图片融合生成视频。

(进阶玩法)提示词三帧法控制动作
在提示词中也可明确首帧、中间帧、尾帧的关键动作,单次生成需要简化动作步骤以保证主体的稳定性。
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?? Viggle链接:https://viggle.ai/home
→ 上传角色图 → 选择「Move」功能 → 从平台资产库中选取相似动作的视频(如跳舞视频)→ 生成带角色特征的动态视频。
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借助 Viggle 的 自带资产库,可自动匹配物理规律(如走路时手臂摆动幅度、跑步时身体前倾角度、跳舞时跃起跳动的姿态),同时还能保留角色的独有特征(如面部、服装)。
两种方法的多维度对比
维度 方法 1(图像生成阶段控制) 方法 2(图生视频阶段控制)
精准度
★★★★★(静态图形象锁定,误差率<10%)
★★★☆☆(动态优化,误差率约 20-30%)
可控性
高(可逐帧调整形象细节)
中(依赖 AI 工具,需多次生成测试)
创意空间
中(动作需提前设计,灵活性较低)
高(AI 自动衍生意外动态,适合创意碰撞)
适用场景
角色特写、关键情绪戏、服装道具固定场景
复杂场景调度、多人互动、需要自然动作衔接的剧情



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从静态形象到动态行为,主体一致性的本质是赋予角色「形象记忆」—— 让 AI 理解「这是谁」「在什么情境下做什么」。无论是通过「图像锚点」还是「动态参考」,核心都是在创作流程中建立「角色档案」,并将其嵌入每一个生成环节。

欢迎在评论区分享你的长视频创作难题,我们一起用技术破解!


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编排 | 罗家玉

终审 | 苏 菁

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