做连载漫剧最头疼的问题是什么？不是画质，不是剧情，而是角色一致性。
相信用过AI生图的人都有过这种崩溃体验：主角第一集还是那个高冷御姐，第二集突然变成邻家小妹；第三集衣服颜色变了，第四集眼睛形状变了。你想做一部20集的短剧，结果每集的主角都像换了个人，观众直接弃剧。
这个问题的根源在于，扩散模型本质上是“随机生成”，每次生成都是一次新的采样。想要控制角色长相，相当于让一个随机的过程保持确定，这本来就是反物理的。
但Nano Banana 2这次在底层做了两件事：一是更强的语义绑定，二是多视图理解。简单说，它能把“这是一个穿红色风衣、左眼下方有泪痣、扎高马尾的女生”这个描述，拆解成几十个特征向量，然后在生成过程中强制这些向量保持不变。即使多个角色同框，也能分别绑定各自的特征。
有戏AI把这项能力做成了“资产库”功能。你创建角色时，可以上传1-3张参考图，系统会自动提取特征，生成角色的多视图定妆照。然后这个角色就存进了你的资产库，后续任何分镜生成，只要从库里调用，AI就会强制保持这个角色的所有特征。
展开剩余38%实测数据：在有戏AI后台，跨集角色形象相似度能稳定在95%以上。怎么测的？系统会对比每一集生成的图像中角色的面部关键点、服装纹理、配饰位置，计算特征匹配度。95%意味着人眼基本看不出差异。
我做过一个极限测试：让同一个紫发赛博格女主连续生成50张不同场景的图，包括白天黑夜、室内室外、多人同框、特写远景。然后把所有图按时间顺序排成视频，角色的脸、衣服、机械眼、甚至耳环的形状，从头到尾没变过。
这对于做长篇IP有多重要？想想漫威电影，钢铁侠从第一部到第四部，脸没变过，盔甲有升级但特征一致，观众才能代入。AI短剧也是一样，角色不崩，故事才立得住。
有戏AI的产品经理透露，接下来会上线“角色多视图批量生成”功能，一次性生成角色的正面、侧面、背面、各种表情，让资产库更完善。对于想打造长期IP的创作者来说，这会是核武器级别的工具。
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