在使用 Sora2 生成长视频时，角色一致性是最大的挑战之一。同一个角色在不同镜头中容易出现面部特征变化、服装颜色偏移、体型比例不一致等问题。本文将介绍两种经过实践验证的角色一致性方案，并对比其优劣。
Sora2 官方提供了基于视频片段的角色创建机制：
角色ID@角色ID 语法引用该角色示例提示词： @char_abc123 站在雨中的街道上，缓缓转身，表情忧郁
经过实测，这套角色系统的能力不仅限于人物角色，还可以应用于：
| 资源类型 | 应用场景 |
|---|---|
| 角色 | 主角、配角、群演等人物形象 |
| 场景 | 特定的房间、街道、自然环境 |
| 道具 | 武器、交通工具、随身物品 |
| 技能特效 | 魔法效果、能量波动、粒子特效 |
@ 引用通过预先生成高质量的资源设计稿和分镜图，为视频生成提供强视觉锚点，从而大幅提升一致性。
为每个关键资源生成多视角、多维度的设计图：
角色设计稿包含： ├── 正面全身图 ├── 背面全身图 ├── 左侧面图 ├── 右侧面图 ├── 面部特写（正面/45度角） ├── 手部细节 ├── 服装细节放大 └── 标志性道具单独展示
关键点：每张设计图都需要清晰标注资源名称，确保后续引用的准确性。
使用香蕉模型（Banana Model）根据分镜脚本和资源设计图生成分镜图：
输入： - 分镜脚本（场景描述、动作指令、对话内容） - 资源设计稿（角色、场景、道具） 输出： - 6宫格 / 9宫格 分镜图 - 每格包含：场景构图 + 角色姿态 + 关键动作
6宫格分镜示例：
┌─────────┬─────────┬─────────┐ │ 镜头1 │ 镜头2 │ 镜头3 │ │ 全景建立 │ 角色入场 │ 中景对话 │ ├─────────┼─────────┼─────────┤ │ 镜头4 │ 镜头5 │ 镜头6 │ │ 特写反应 │ 动作展开 │ 结束画面 │ └─────────┴─────────┴─────────┘
将分镜图作为图像引导，配合精细化提示词生成视频：
输入组合： [分镜图] + [详细提示词] + [运镜指令]
| 指标 | 方案一（角色引用） | 方案二（分镜图） |
|---|---|---|
| 画面一致性 | 中等 | 优秀 |
| 角色一致性 | 中等 | 优秀 |
| 真人效果 | 较差 | 良好 |
| 细节保持 | 较差 | 良好 |
| 抽卡效率 | 低 | 明显提升 |
| 前期准备 | 简单 | 复杂 |
| 灵活性 | 高 | 中等 |
┌─────────────────┐ │ 项目需求评估 │ └────────┬────────┘ │ ┌──────────────┴──────────────┐ │ │ ┌───────▼───────┐ ┌───────▼───────┐ │ 快速原型/测试 │ │ 正式项目/高质量 │ └───────┬───────┘ └───────┬───────┘ │ │ ┌───────▼───────┐ ┌───────▼───────┐ │ 方案一 │ │ 方案二 │ │ 角色引用系统 │ │ 分镜图方案 │ └───────────────┘ └───────────────┘
选择方案一：
选择方案二：
在实际生产中，两种方案可以结合使用：
Sora2 的角色一致性问题是 AI 视频生成领域的共同挑战。官方的角色引用系统提供了便捷的解决方案，但在追求高质量输出时，分镜图引导方案展现出明显优势。
核心洞察：AI 视频生成的一致性，本质上是「视觉锚点」的密度和精度问题。提供给模型的参考信息越丰富、越明确，输出的可控性就越高。
随着 Sora2 的持续迭代，相信官方也会不断优化角色一致性的能力。但在当前阶段，分镜图方案仍是追求专业品质的首选路径。
本文基于实际项目经验总结，欢迎交流讨论。