一致角色视频生成

把「一致角色视频生成」当成一次要交付的活，不是名词解释。输入是角色参考组和镜头清单，输出是同一角色的三个可识别镜头，工作比例定在镜头间保持同一比例。先写驳回原因，再把它变成第一条硬约束。

必须有角色表、道具状态、场地说明、调色、时间、声音意图和镜头顺序。风格再强，也不能抹掉故事时间、角色状态，或让观众看不懂谁做了什么。

把 Canvas 当连续性台账。每个节点存参考、提示词、相机、时长和依赖关系。静帧和故事拍点批准后，只补缺失的过渡。

平台要求不要塞进模型提示词里。提示词可以描述场景；由命名清单记录裁切、主张、授权和后台核对，这些才决定能不能交付。

锁定脸、服装、道具、调色、镜头高度、场地、故事时间和台词。连续性比新鲜感重要。

把锁定字段放在提示词开头，不要放在结尾：先测三个镜头再写完整剧本。Agnes 5 秒探针 10 积分，先暴露身份问题，再决定是否用 Seedance 480p 90 积分或 Kling 195 积分。 把提示词、参考、比例、模型和驳回原因存成一组；下一次执行时先读驳回原因，再决定哪些字段可以放开，避免从一张好看但不可复现的画面重新猜起。

第1步「定义不变特征」：人脸、发型、服装、一个配饰、肤色和光线方向。不让模型发明第二个配饰。 这一步要留下一个可检查的产物，并注明通过条件、失败原因和修正动作；上一步没有产物，下一步不启动。 第2步「做镜头组」：测试特写、中景动作和尾帧。这能看出身份能否经受相机距离变化。 这一步要留下一个可检查的产物，并注明通过条件、失败原因和修正动作；上一步没有产物，下一步不启动。 第3步「按顺序重试」：先缩短动作，再简化背景，然后收紧参考裁切；最后才换模型。 这一步要留下一个可检查的产物，并注明通过条件、失败原因和修正动作；上一步没有产物，下一步不启动。 第4步「保存角色组」：把参考组打标存进资产库，下一集从同一角色开始。 这一步要留下一个可检查的产物，并注明通过条件、失败原因和修正动作；上一步没有产物，下一步不启动。

每次重跑只改一个命名变量：提示词、参考、相机、时长、模型、比例或导出裁切。一次改两处，即使结果变好也无法复用，因为没人知道是哪处修复起了作用；重跑前先把当前版本编号、失败描述和准备验证的假设写清楚，避免下一次又凭感觉推翻上一版。

观众要能自己排镜头顺序，认出同一个人，道具不能在帧间瞬移。

源图、批准文案、被驳回版本、修正、积分成本和最终裁切都放在资产旁边。这份记录要让下一个复审者不用翻聊天记录也能复现决策。

先修参考，再改提示词。过渡失败就插短静帧，不为更长的猜谜镜头烧积分。

图片重跑有阶梯。Agnes Image 2.5 先做低分证明；只有蒙版区域错误时用 SDXL Inpainting，3 积分；复杂重建用 Seedream 5.0 Lite 或 Nano-Banana 2，5 积分；GPT Image 2 的 Standard 1K 从 2 积分起，按质量和分辨率最高到 80。换档前先说出失败类型。

交接 Canvas、参考 ID、提示词历史、首尾帧、字幕轨和已批准成片。

交付文件夹故意做得很无聊：源素材、批准参考、生成设置、字幕文件、渠道裁切、QA 截图和一行修正日志。可复用资产就要无聊得恰到好处。

编辑和生产不断开。对象检测、蒙版、参考图、版本历史、Canvas 依赖和最终生成组在一起。独立生成器可以编一个场景，但不会保留源资产、被驳回的版本，以及批准裁切为什么赢。

风格再强，也不能抹掉故事时间、角色状态，或让观众看不懂谁做了什么。 如果只想问「一致角色视频生成」是什么，搜索页更快；这里值得看，是因为要把同一角色的三个可识别镜头在真实约束下交付出去。