应使用风格参考、语义锚定提示词、多图参考、lora模型及素体垫图五步法统一ai绘画角色风格。具体包括：一、用–sref锁定画风；二、构建括号锚点提示词体系；三、三图分工控制结构、装备与配色；四、加载lora微调底层权重；五、双图协同实现姿态与风格同步。
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如果您在AI绘画中反复生成同一角色，但每次输出的风格差异明显，导致人物形象割裂，则可能是由于提示词不稳定、模型未锁定视觉特征或缺乏结构化控制手段。以下是解决此问题的步骤：
一、使用风格参考功能锁定画风
风格参考（如Midjourney的–sref）可提取单张图的光影逻辑、色彩倾向与渲染质感，剥离内容结构，实现纯风格迁移。该方法不依赖提示词描述精度，避免因文字歧义引发风格漂移。
1、在Midjourney中生成一张符合目标风格的高质量图像，例如“皮克斯3D渲染、柔光、浅景深、暖调室内场景”。
2、复制该图的URL或使用/describe命令获取其风格代码，如–sref 441917578。
3、在后续所有角色生成提示词末尾添加该代码，例如：“一个齐肩棕卷发少女，穿立领右衽唐装，–sref 441917578”。
4、保持–sref参数不变，仅替换人物描述与场景关键词，确保批量输出风格统一。
二、构建语义锚定提示词体系
将角色核心特征拆解为不可变锚点与可变变量两部分，通过括号强化权重、分层固化描述，防止AI自由发挥导致风格偏移。
1、将发型、瞳色、体型、服饰材质等基础属性写入固定前缀，例如“(齐肩棕卷发)(杏仁眼)(肉嘟嘟脸蛋带红晕)(立领右衽绣宝相花丝绸唐装)”。
2、用括号包裹关键特征后接逗号分隔，使模型优先解析这些字段，如“(梳两个俏皮丸子头，发间有小巧桃花发饰)，(大圆眼睛如黑宝石)，一个身着粉色唐装的小女孩”。
3、每次仅修改括号外的变量部分，如场景、动作、镜头角度，例如“在池塘边看鸭子”、“于古亭中执书轻笑”、“仰视视角奔跑特写”。
4、在所有提示词开头统一添加风格锚点，如“3D渲染，皮克斯质感，柔光，85mm镜头，f/1.8”作为不变前缀。
三、采用多图参考法协同控制结构与配色
单一参考图易导致特征过载或结构失衡，三图分工法可分别约束角色骨架、装备细节与色彩系统，提升风格复现稳定性。
1、准备第一张图：纯白背景高清正面人像，仅展示角色基本结构与面部特征，用于ControlNet OpenPose或IP-Adapter身份引导。
2、准备第二张图：同角色局部特写，聚焦服饰纹样、材质反光或配饰细节，上传至支持局部参考的平台（如即梦AI），启用“装备参考”模式。
3、准备第三张图：提取该角色典型配色方案的色卡图或扁平化色块图，输入至支持色彩锚定的工具（如ComfyUI Color ControlNet节点），设定HSV权重为0.9以上。
4、三图同步加载，设置参考强度分别为：结构图80%、装备图70%、色卡图90%，避免某一项压制整体风格逻辑。
四、启用LORA模型进行底层风格绑定
LORA模型通过低秩适配方式微调基础模型权重，在生成层直接固化风格参数，比提示词或参考图更具底层稳定性，尤其适用于系列化产出。
1、从Civitai等平台下载已训练完成的风格化LORA，如“PixarStyle_LoRA”或“ChineseInkPainting_LoRA”，注意匹配所用基础模型版本。
2、在Stable Diffusion WebUI中启用LoRA插件，将模型权重设为0.6–0.8，过高易覆盖角色特征，过低则无效。
3、在正向提示词中加入LORA触发词，例如使用“pixar style lora:1.2”或“ink painting lora:0.9”，确保模型识别调用意图。
4、搭配固定Seed值与CFG=7–8，避免风格被高CFG强行扭曲，同时保留适度创意空间。
五、利用素体人偶垫图法强制姿态与风格同步
当需严格控制角色动作且维持风格一致性时，素体人偶垫图可绕过AI姿态理解误差，将风格与结构双重锁定。
1、访问在线素体网站（如Posemaniacs或EasyPose），创建目标角色的标准姿势线稿，关闭阴影与纹理，仅保留骨骼结构与关节角度。
2、另准备一张该角色在目标风格下的高清静帧图（如皮克斯质感正面照），确保二者比例一致。
3、将两张图同时输入支持双图参考的模型（如Nano Banana Pro），提示词中明确指令：“将图B的皮克斯3D风格应用至图A的姿态结构上”。
4、启用Reference-only模式并设置start_percent=0.2, end_percent=0.7，确保风格注入贯穿中段生成过程，避免首尾失真。
