即梦ai中实现角色脸型固定需五步：一、训练lora模型锁定面部结构；二、调用lora并设权重0.75；三、导入高保真参考图进行空间校准；四、构建“结构+纹理+比例”强约束人设提示词；五、启用双参考图分项锚定。
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如果您在即梦AI中反复生成同一角色，却发现每次输出的脸型、五官比例或面部细节出现偏差，则可能是由于缺乏稳定特征锚定机制。以下是实现角色脸型固定的具体操作路径：
一、训练专属LoRA模型锁定面部结构
LoRA通过低秩适配方式，在不修改主模型权重的前提下注入目标人物的面部几何参数，使模型对特定脸型形成强记忆，从而在不同提示词组合下维持眼距、鼻梁高度、下颌线弧度等关键指标不变。
1、准备3至5张目标人物高清正面及微侧脸图像，要求人脸居中、无遮挡、光照均匀、背景简洁、分辨率不低于800×800像素。
2、进入即梦AI「模型训练」模块，点击「创建LoRA」，上传全部图像，系统自动进行人脸检测与对齐。
3、设置训练参数：迭代步数设为1200步，学习率设为0.0008，必须启用“面部对齐增强”选项，禁用“风格泛化”开关。
4、训练完成后，系统生成以角色名命名的.safetensors格式LoRA文件，自动保存至models/loras/目录，文件名含版本标识如linzhixia_v1.safetensors。
二、调用LoRA并精确控制权重值
LoRA需通过标准语法嵌入提示词，并设定合理权重，过高会导致表情僵硬、动作失真，过低则无法抑制主模型随机性，0.75为实测最优平衡点。
1、进入「图片生成」界面，在正向提示词输入框顶部切换至「LoRA」标签页。
2、从已训练列表中勾选目标LoRA模型，系统自动插入语法片段[lora:角色名_v1:1.0]。
3、手动将权重值由默认1.0改为0.75，该数值经多轮测试验证可在保留自然微表情与强制脸型一致间取得稳定输出。
4、在提示词中保留LoRA调用片段，并追加显式约束语句，例如“保持原图中相同的眉弓突出度与人中长度”，避免语义漂移覆盖LoRA特征。
三、导入高保真参考图进行空间校准
参考图提供像素级视觉锚点，尤其对脸部关键点的空间关系（如双眼中心连线角度、鼻尖到唇谷垂直距离）具备即时修正能力，与LoRA形成底层建模+上层校准的双重保障。
1、从LoRA首次生成结果中，选取脸型最符合预期的一张图像，下载为无水印高清PNG格式，确保无压缩伪影。
2、在新生成任务中点击「导入参考图」，选择该PNG文件，在参考模式中选择“脸部参考”，并将「脸部参考程度」滑块拖至85%、「主体参考程度」设为60%。
3、在正向提示词中同步保留LoRA调用语法，并添加约束短语：“严格复现参考图中左右眼瞳孔间距与颧骨最高点横向位置关系”。
四、构建强约束人设提示词体系
人设提示词作为文本层锚点，需使用不可替换的具象词汇定义面部不可变特征，避免抽象形容词引发模型自由发挥，从而在无LoRA或参考图时仍保有基础一致性。
1、采用“结构+纹理+比例”三层描述法，例如：“圆脸杏眼、鼻梁窄直无驼峰、上唇薄下唇厚、左脸颊有一颗直径1mm浅褐色痣、发际线呈M形微凸”。
2、将上述描述固化为提示词前缀，每次生成均完整粘贴，禁止删减或同义替换，如将“杏眼”改为“大眼”即导致瞳形变异。
3、场景变量仅置于提示词末尾，格式统一为“……，[场景]，[光照]，[构图]”，确保模型优先解析前置人脸定义部分。
五、启用参考图双模式协同调用
单一参考图易受姿态、光照干扰导致局部失准，采用双图分项锚定策略可分别锁定静态结构与动态表现，显著提升多角度输出稳定性。
1、第一张参考图选用正面高清证件照风格图像，导入时选择“角色特征”模式，强度设为90%，专注锁定五官绝对位置。
2、第二张参考图选用目标动作姿态图（如侧脸微笑、仰头说话），导入时选择“边缘轮廓”模式，强度设为70%，仅引导面部朝向与骨骼转动逻辑。
3、两张参考图同时启用后，系统自动融合两组空间约束，生成图像中即使出现45度侧脸，眼眶深度、耳屏鼻翼线夹角等三维结构仍与首图完全吻合。
