保持角色一致性：AI 动画制作中的最大挑战与解决方案

在 AI 绘图领域，生成一张精美的图片并不难，难的是生成 100 张图片，主角依然是那个人。在动漫制作中，“角色一致性”（Character Consistency） 是决定作品成败的关键。

为什么保持一致性这么难？

扩散模型（Diffusion Models）本质上是随机的。即使 Prompt 完全相同，生成的图像细节也会有所差异。对于动画这种连续性极强的媒介，哪怕是发饰的一点变化，都会被观众敏锐地捕捉到，导致“出戏”。

🚀 目前的主流解决方案

1. Seed 固定：最基础的方法，但只能保证构图相似，难以处理多角度动作。
2. ControlNet：通过骨架、Canny 边缘等约束生成，大大提高了一致性。
3. Reference Only / IP-Adapter：提取参考图的特征注入到新图中。

💡 ComiComi 的解决方案：一致性引擎 (Consistency Engine)

ComiComi 针对动漫场景研发了独家的一致性引擎，融合了上述技术的优点：

1. 角色资产库 (Character Bank)

用户首先建立角色的标准资产库（三视图、表情包）。引擎会自动提取这些资产的特征向量（Embeddings）。

2. 多模态约束

在生成新分镜时，系统会自动调用角色库中的特征，结合 ControlNet 的姿态控制，确保角色的五官比例、发型特征严格通过参考图生成，而非凭空想象。

3. 局部重绘 (In-painting) 修正

对于偶尔出现的崩坏（如手指问题、配饰丢失），提供了重绘功能。

实战建议

• 简化设定：角色的特征越复杂（如复杂的蕾丝花边），AI 保持一致性的难度越大。设计之初尽量 简化。
• 固定色板：确保 Prompt 中对颜色的描述精确到具体色值或固定词汇。

通过合理的流程控制，AI 已经完全能够胜任长篇连载动漫的制作需求。