AI视频生成的最大痛点：角色一致性
你肯定见过这样的AI视频：第一秒主角是金发蓝眼，第三秒变成了黑发棕眼。这不是模型的问题，而是角色一致性这个行业级难题。
为什么角色一致性这么难
扩散模型的本质决定了每个帧都是从随机噪声中逐步浮现出来的。模型不会记住前一个帧里角色的样子，每次生成都像是重新画一遍。加上时间维度的复杂性——要同时控制空间一致性和时间一致性，难度呈指数级增长。
解决方案：从单模型到多模型协同
第一步：创建角色锚点
用 Domer AI图片生成器 生成一个完美的角色参考图。这就是你的「角色圣经」。
第二步：多角度角色表
基于参考图，生成正面、侧面、背面、不同表情的角色表，就像动画制作中的character sheet。
第三步：参考图注入
在生成每个视频片段时，始终将角色参考图作为输入条件。这能大幅提升一致性。
第四步：模型分工
图像模型负责角色外观的精细控制，视频模型负责动作和场景转换，后处理工具负责微调和润色。
实操清单
每次生成AI角色视频前，检查：是否创建了标准化的角色参考图？是否在每次生成中都使用了相同的参考图？面部特征是否在prompt中有精确描述？服装和发型是否描述一致？
工具推荐
Domer AI视频生成器的角色一致性控制功能让这个过程简单很多。配合 GPT Image 2 的高精度图像生成，可以达到接近专业动画制作的连贯性。
现实预期
100%完美的AI角色一致性目前还不存在。快速运动或复杂光照下仍可能有微小差异。但这不影响实际使用——观众对「大体一致」是宽容的，只要故事够吸引人。Seedance 2.0等新模型正在引入显式的角色记忆机制，这才是角色一致性问题的终极答案。
