Character DNA 同一角色跨多场景生成案例

背景和目标

来源创作者理工威森在 2025-11-23 发布的 Character DNA 提示词结构教程中，演示了使用同一份角色卡在多个场景中保持 AI 角色可识别的结果。目标是在不同环境与动作下，让"同一个人"看起来仍是"同一个人"。

输入与条件

• 一份覆盖脸部、发型、穿着、整体风格四类固定信息的角色卡文本。
• 多组场景需求：办公室、咖啡店、户外等。
• 多组动作、构图与镜头变量。

过程

1. 写入四类固定字段，固定为角色卡。
2. 先生在选定工具上得到一张满意的基准角色图。
3. 在每一轮新场景提示中，原样粘贴角色卡，只替换场景、动作、镜头。
4. 逐张人工核对识别点是否漂移。
5. 一旦出现脸型、发型或服装漂移，回到固定字段简化冲突描述。

产物或结果

• 同一角色在办公室、咖啡店、户外等多个场景的系列图像（来源文章中的演示图）。
• 一份可在多轮提示中复用的固定字段文本。

限制

• 案例中的"成功"为作者自我评价，未做横向对照实验。
• 不同图像生成工具对同一段 Character DNA 理解不同，本案例的演示结果不能直接套用到所有工具。
• 来源未披露总生成次数、订阅费用或单张成本，无法计算系列图的固定预算。
• 反复抽卡和逐张人工筛选耗费时间与额度。

适用与边界

• 适用：漫画、短视频分镜、品牌 IP、虚拟人物、连续视觉故事。
• 不适用：文学人物弧光、剧本写作或文本类人物设定（作者未声称该方法覆盖这些场景）。

相关教程、工具与方法

• 提出者：理工威森
• 来源教程：SRC-CONTENT-005：AI 角色一致性最稳技巧：Character DNA 提示词结构完整教學
• 配套方法：Character DNA 提示词结构、固定字段与可变字段分离
• 涉及任务：创建视觉人物设定与可复用角色卡、保持系列图中的角色一致性
• 主要风险：AI 视觉生成中的角色漂移

来源

• SRC-CONTENT-005：AI 角色一致性最稳技巧：Character DNA 提示词结构完整教學 — SRC-CONTENT-005