项目背景

「角色一致性」是 AI 视频最难的问题之一：同一个角色在不同镜头里往往判若两人。这个系列项目，就是我对这个问题的完整回答——用自训模型 + 生成工作流，让一个虚拟角色稳定地出现在不同场景中。

创作流程

1. 角色定义：确定角色的核心特征（头巾、体态、气质），制作训练集并训练专属角色 LoRA
2. 画面生成：以角色 LoRA 为核心，配合 ControlNet 与构图控制生成关键帧
3. 动态化：使用图生视频 / 首尾帧技术，把静帧变成有表演的动态镜头
4. 成片：剪辑、调色、音效与字幕包装

技术亮点

• 跨场景一致性：泳池、健身房、城市街头等完全不同环境中，角色特征保持稳定
• 多镜头叙事：单条短片包含 3 个以上镜头切换，具备基础的分镜意识
• 工作流沉淀：从这批项目打磨出的生成管线，后来直接复用到《酸黄瓜别吃》等作品中

成果

系列短片发布后成为我账号里互动率最高的内容之一，验证了「自训模型 + 生成工作流」在角色向内容里的商业可行性。