AI视频如何控制主体的一致性？高手总结了2个步骤！

在短视频碎片化传播的浪潮中，越来越多创作者尝试用 AI 技术打造剧情连贯的长视频。然而，主体人物形象特征的「前后割裂」，成为横在优质视频前的「拦路虎」—— 比方前一秒还穿着蓝色风衣的中年侦探，下一秒突然换成红色外套的少年…… 这类细节瑕疵不仅让观众出戏，更会瓦解故事的情感张力。

今天，我们结合 AI 视频创作的核心工作流（视频剧本→脚本分镜→提示词生成→图像生成→图生视频→剪辑优化），拆解两大实操方法，教你用技术手段精准把控人物一致性。

更多一致性控制方法：

一、「图像生成」控制一致性

方法 1：从「图像生成」这个步骤保持图片主体的一致性。

工具：即梦 AI-参考角色特征，上传我们的主体物，输入提示词，想要主体物做什么动作，或者拿什么道具，通过此方法生成的静态图，人物相似度可达 90% 以上，为后续动态视频奠定「形象锚点」。

以上步骤操作下来，就得到了我们的视频主人公的多动作静态图。再将得到的多张静态图，通过图生视频的方式，进行长视频的生成。

二、「图像视频」控制一致性

方法 2：从「图生视频」这个步骤控制主体的一致性。直接基于单张角色图生成动态视频时，通过 AI 工具的「参考生视频」功能，强制锁定人物特征与动作连贯性。

使用工具：vidu、Viggle、海螺 AI 等工具，上传我们的图片，以参考生视频的方式进行视频的生成。

Vidu链接： https://www.vidu.studio/zh

上传角色静态图 → 选择「参考生视频」模式 → 输入角色提示词（如制造工人正在搬动手中的纸箱）借助主体库、参考图片融合生成视频。

（进阶玩法）提示词三帧法控制动作

在提示词中也可明确首帧、中间帧、尾帧的关键动作，单次生成需要简化动作步骤以保证主体的稳定性。

Viggle链接： https://viggle.ai/home

上传角色图 → 选择「Move」功能 → 从平台资产库中选取相似动作的视频（如跳舞视频）→ 生成带角色特征的动态视频。

借助 Viggle 的 自带资产库，可自动匹配物理规律（如走路时手臂摆动幅度、跑步时身体前倾角度、跳舞时跃起跳动的姿态），同时还能保留角色的独有特征（如面部、服装）。

最后

从静态形象到动态行为，主体一致性的本质是赋予角色「形象记忆」—— 让 AI 理解「这是谁」「在什么情境下做什么」。无论是通过「图像锚点」还是「动态参考」，核心都是在创作流程中建立「角色档案」，并将其嵌入每一个生成环节。

欢迎在评论区分享你的长视频创作难题，我们一起用技术破解！