使用固定种子、详细角色描述、Textual Inversion、LoRA微调和ControlNet可实现AI绘画中多图角色一致性，确保面部、发型与服装稳定呈现。
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如果您希望使用AI绘画生成多个图像并保持角色的一致性，可能会遇到面部特征、发型或服装在不同画面中发生变化的问题。这是因为大多数AI绘画模型在生成图像时是独立处理每张图，缺乏跨图像的记忆机制。以下是实现多图角色一致性的有效方法：
一、使用固定种子值（Seed）
在AI绘画工具中，种子值决定了图像生成的初始噪声模式。通过固定种子值，可以在相同提示词下生成高度相似的角色形象。
1、在生成第一张角色图像时记录所使用的种子数值。
2、在后续生成同一角色的其他图像时，手动输入相同的种子值。
3、保持主要提示词不变，仅调整场景或动作描述以适应新的构图需求。
关键提示：即使使用相同种子，若提示词差异过大，仍可能导致角色外观变化
二、构建详细的角色描述模板
创建一个包含所有关键视觉特征的标准化文本描述，确保每次生成都引用完整的角色设定。
1、定义角色的基本属性，如姓名、年龄、肤色、瞳色、发型及显著特征（例如疤痕、眼镜等）。
2、明确服装风格与常用配饰，并用具体词汇描述材质和颜色。
3、将完整描述保存为可复制的文本块，在每次生成图像时将其作为提示词前缀。
建议使用结构化格式，例如：“[角色名]，18岁女性，黑长直发，棕色眼睛，瓜子脸，常穿红色风衣”
三、利用角色嵌入（Textual Inversion）技术
通过训练小型专属词汇向量，使AI模型能够准确识别并复现特定角色的外观。
1、准备3到5张高质量的角色图像，涵盖正面、侧面等角度。
2、在支持Textual Inversion的平台（如Stable Diffusion WebUI）中进行微调训练。
3、获得专属关键词后，在任何新提示词中加入该标识即可调用该角色形象。
注意：每个角色需独立训练，生成时必须使用对应的触发词
四、采用LoRA微调模型
LoRA是一种轻量级适配器，可在不改变原模型的情况下注入角色特征。
1、收集至少6张角色图像，尽量覆盖不同表情和光照条件。
2、使用Dreambooth或Kohya Trainer对LoRA模块进行训练。
3、导出训练好的LoRA文件，并在图像生成软件中加载使用。
4、在提示词中添加类似“
优势：LoRA模型体积小，易于切换和共享，适合多角色管理
五、结合参考图控制（ControlNet）
通过输入参考图像和姿态图，强制生成结果匹配目标角色的结构与比例。
1、选择一张已确认的角色正脸图为参考图。
2、启用ControlNet插件并上传参考图，设置模式为“IP-Adapter”或“Reference Only”。
3、调整权重参数（通常0.6~0.9），平衡参考图影响与创意自由度。
4、在同一项目中持续使用同一参考图，确保风格统一。
技巧：配合边缘检测或骨骼图可进一步锁定姿势与轮廓一致性
