为什么你的AI角色在每张场景中看起来都不一样？

你第一张插图中的狐狸戴着圆框眼镜。到了第二张，它的口鼻部变了。到第三张时，它换了一件新的开衫毛衣，看起来完全像另一个角色。在提示词中重复使用同一个名字并不能保持角色阵容的一致性。

角色名字并不是设计规格。围绕一个已批准的视觉参考和一小套固定特征来构建系列，然后单独调整动作。

先构建一个角色，再规划六个场景

对于插画吉祥物，如果你还没有设计，可以从AI插画生成器开始。在简单场景中探索角色，并在要求它奔跑、转身或与道具互动之前，先批准其外观。

使用能展示系列所需特征的参考图。面部特写无法指定全身场景的鞋履。将已批准的图像与实验性变体分开保存。

以狐狸图书管理员为例，一张简洁的身份卡可以这样写：

这是一个说明性的规划示例，并非对生成结果的声明。

打开AI图像编辑器，选择GPT Image 2或Nano Banana Pro，选择编辑模式，上传已批准的角色。第一次测试使用相似的镜头角度和适度的变化。生成前检查积分。

使用上传的狐狸图书管理员作为角色参考。保留圆耳朵、奶油色口鼻部、圆框眼镜、橙色毛发、蓝绿色开衫毛衣、紧凑比例和扁平插画风格。新场景：角色坐在图书馆窗户旁，手持一本打开的书。保持面部完全可见。不添加新服装、配饰或文字。

保留指令保持稳定。只有以“新场景”开头的句子在你规划下一张图像时需要更改。后续场景可以让狐狸站在还书台旁，但不要同时添加新服装和新插画媒介。

因为一个被接受的场景仍可能包含微小偏差。将其输入下一个请求可能会使偏差延续。当身份一致性是优先考虑时，重复使用主参考图，并在采用任何新参考图之前进行审查。

DrawNew的编辑工作流程不保证跨请求的身份锁定或完全相同的结果。参考图是指导；审批过程才是防止错误进入最终系列的关键。

在你自己的审查文档中，将输出结果以相似尺寸并排放置。按顺序检查头部形状、比例、服装、调色板和线条处理。一个生动的场景可能很吸引人，但可能不符合角色要求。

如果某个场景出现了方形眼镜，记录下这个确切的不匹配，并从主参考图重新尝试。如果每个侧视图场景都改变了口鼻部，使用更简单的角度或获取一个清晰的已批准侧视图参考，而不是无限扩展提示词。

当变化超出角色范围时，不想要的编辑指南提供了更广泛的诊断步骤。

分别添加排版和页面布局，这样文字更改就不需要重新生成角色。对于社交媒体系列，重复使用相同的边距、标题位置和背景处理；社交媒体提示词指南解释了如何规划这些空间。

如果你想将静态图像动画化，从图像转视频开始，上传已批准的帧，并请求克制的运动。在将其视为系列的一部分之前，检查整个片段中面部和服装的变化。单张图像的稳定性并不能保证运动帧之间的连续性。