使用提示词AI生成图片时，如何保证角色形象的连续性和一致性？

搞AI绘画，最让人头疼的问题之一就是角色一致性。想让同一个角色出现在不同的场景里，换个姿势换个衣服，但脸还是那张脸，这事儿比想象中要难。AI模型本身没有“记忆力”，你每生成一张图，对它来说都是一次全新的开始。 这就导致你刚拿到一张完美的角色图，想让他换个动作，结果就变成了另外一个人。

不过，现在已经有不少方法可以解决或者说缓解这个问题了。下面我把几种主流的、亲测有效的方法掰开揉碎了讲给你听，从简单到复杂，总有一款适合你。

方法一：用“角色参考”功能，这是最直接的

很多平台都推出了专门保持角色一致性的功能，比如Midjourney的“Character Reference”，参数是 --cref。 这个功能特别直接，你只要给它一张角色的图片链接，它就会尽量按照这张图的特征去生成新的人物。

具体操作步骤很简单：
1. 先用提示词生成一张你满意的角色图。
2. 拿到这张图的链接地址。
3. 写一个新的提示词，描述你想要的场景和动作，然后在最后加上 --cref URL (URL就是你那张图的链接)。

举个例子，你生成了一张“穿着宇航服的女孩”的图片，现在想让她“在火星上看日落”。那你新的提示词就可以是：“a girl watching the sunset on Mars, –cref [图片链接]”。

Midjourney还提供了一个叫“角色权重”的参数 --cw，数值从0到100。 默认值是100，会同时参考角色的脸、发型和衣服。 如果你把数值调成0，也就是 --cw 0，它就主要参考脸部特征，这样你就可以方便地给角色换衣服换发型了。 这个功能非常实用，可以说是目前最方便的保证角色一致性的方法。

需要注意的是，这个功能也不是万能的。它更适合用Midjourney自己生成的图片作为参考，如果你用一张真人照片，效果可能会打折扣，而且它也无法复制像雀斑、T恤上的logo这种特别精细的细节。

方法二：把提示词写到极致详细

在没有“角色参考”这类功能之前，最传统的方法就是靠“堆砌”提示词。 你可以把这个方法理解为给AI画一张极其详细的“人物小传”。你把角色的每一个特征都用文字固定下来，细节越多，AI自由发挥的空间就越小，生成出来的角色就越可能保持一致。

你可以创建一个“角色说明书”，像这样：
* 姓名： Elara
* 外貌： 25岁女性，淡金色及肩卷发，左边有一缕头发挑染成天蓝色，杏仁状的绿色眼睛，右眼角下方有一颗小小的痣，高鼻梁，皮肤白皙有少量雀斑。
* 服装风格： 喜欢穿深棕色皮夹克，内搭白色棉T恤，脖子上总是戴着一条银色的月亮形状项链。
* 独特标记： 左手手腕内侧有一个小小的燕子纹身。

然后，每次生成图片时，都把这段详细的描述作为提示词的一部分。比如：
“[上面那段详细描述], a beautiful girl, sitting in a coffee shop, looking out the window, cinematic lighting.”

这个方法的逻辑很简单：通过提供足够多的独特性细节，缩小AI的随机选择范围。虽然不能保证100%一样，但能大幅提高相似度。

方法三：固定Seed（种子值），简单但局限大

Seed（种子值）是AI生成图片时的一个初始随机数。 你可以把它想象成一张配方的编号。如果你用相同的提示词和相同的Seed值，理论上能得到几乎一模一样的图片。

这个方法的用途在于，当你有了一张满意的图片后，可以先获取它的Seed值。然后，你保持Seed值不变，只稍微修改提示词里的动作或场景。比如把“a man standing”改成“a man walking”。

但是，这个方法的局限性非常大。因为Seed值几乎锁定了整个画面的构图和大部分细节，所以你只能做非常微小的改动。 如果你想换一个完全不同的场景或者让角色做一个大幅度的动作，比如从站着变成躺着，那这个方法基本就没用了，画面很可能会变得一团糟。

方法四：训练你自己的角色模型（LoRA），效果最好但也最复杂

如果你需要为一个长期项目，比如漫画、游戏或者小说，创作一个固定的主角，那最可靠的方法就是自己训练一个LoRA模型。

LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种轻量级的模型微调技术。 简单来说，就是你收集十几张到几十张同一个角色的图片（最好是不同角度、不同表情和光照下的），然后用这些图片去“训练”一个专属的小模型。 这个模型会记住你这个角色的所有特征。

训练好之后，你在使用Stable Diffusion等工具时，就可以直接调用这个LoRA模型。这样一来，不管你把他放到什么场景里，AI都能准确地画出他的样子。

这个方法是目前能达到最高一致性的方式。 它的缺点是技术门槛比较高，你需要准备训练用的图片集，对图片进行预处理，还要学习如何配置训练参数。 整个过程需要一些时间和耐心，但一旦成功，回报也是巨大的。对于需要大量、长期使用同一个角色的创作者来说，这是最值得投入时间学习的技巧。