影视与游戏行业AI视频制作实战：第一步，角色形象设计的一致性

影视与游戏行业AI视频制作实战：第一步，角色形象设计的一致性

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/FaceChain/article/details/140460932

随着生成式人工智能技术的发展和应用，影视与游戏行业也迎来了AI化的时代。AI不仅能更高效地完成图片、视频等多媒体作品的制作工作，还可以创造更加逼真、精细的视觉效果。本文将介绍如何使用AI工具进行角色形象设计，以保持角色在不同场景中的形象一致性。

需求分析

1. 人脸一致性：
   角色无论在不同的时间点或场景中出现，都能被识别为同一人物。这要求角色的面部特征保持高度一致，确保观众能够无缝地识别和跟踪角色。

2. 服化道一致性：
   角色的服装、化妆和道具设计应保持一致性，这不仅适用于单个角色，也适用于多个角色之间的相互关系。这种一致性有助于构建一个连贯的剧情背景，增强观众的沉浸感和故事的可信度。

工具实测-使用预设风格

使用工具：
https://www.modelscope.cn/brand/view/FaceChain/branch=0&tree=3?branch=0&tree=1

预设风格如下：

选择部分风格实测：

评测：

• 无论服化道如何变化，人脸总是保持一致，具备极强辨识度
• 无论服化道如何变化，角色之间的风格也可以统一，满足画风一致性的需求

工具实测-DIY风格

如果预设风格不满足剧情设计，那么就需要来亲手训练一个LoRA风格，目前提供可视化界面的训练方式，零代码也可以完成。

使用工具：
https://www.modelscope.cn/brand/view/FaceChain/branch=0&tree=3?branch=0&tree=0

1. 训练方式

• 上传风格参考图
• 确定标签词：每一张训练图片对应一组标签，风格lora模型会学习图片和对应标签的关系，提供了系统自动打标签方式，也支持手动修改，高频标签词会自动出现在写真生成的提示词中。
• 设定触发词后开始训练：用户输入触发词后，系统会把它添加到每张训练图片的标签词里，方便lora建立触发词和风格的联系，后续也会自动出现在写真生成的提示词中。

2. 效果实测

评测：新训练的LoRA效果与预制的风格一样好，可无限拓展~

更多期待

1. 角色形象设计目前主要集中在上半身，希望可以通过基模优化+controlnet，更好支持到全身、侧身，同时也支持更多图片尺寸及分辨率
2. 角色形象设计目前只支持单人版，希望支持多个角色形象同框展示
3. 角色形象设计目前主要集中在写实分格，希望拓展更多非写实风格（举例水墨画风格、黏土风格等），兼具人脸相似度和风格统一性。

如果有相关突破，可以提交github issue： https://github.com/modelscope/facechain