跃问视频支持人脸修复但默认不显式开启，仅对含清晰人脸描述的提示词自动触发；可通过上传正脸参考图、添加英文锚定指令或分段接力三种方式强制启用，需避开矛盾修饰、美颜图及低分辨率等雷区。
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你生成的AI视频里人物脸部一动就变形、五官错位、表情诡异，甚至出现多只眼睛或嘴巴歪斜，这种面部崩坏问题在跃问视频中高频发生，但不用重跑整段视频——它自带人脸修复逻辑，只是默认不启用。
确认是否支持人脸修复功能
跃问视频当前（2026年7月）网页端与App均未开放独立“人脸修复”开关，该能力被深度集成在生成流程中，仅对含清晰人脸的输入提示词自动触发。若你输入的是“无脸背影”“剪影”“抽象粒子人”，系统不会调用人脸锚定模块。
打开跃问官网 → 登录账号 → 进入视频生成页 → 输入含明确人脸描述的提示词，例如：“亚洲女性微笑侧脸，柔光，高清皮肤纹理，自然眨眼”，此时人脸修复机制才被激活。
强制启用高精度人脸锚定
方法一：用参考图锁定初始帧人脸
在跃问视频生成界面，点击“上传图片”按钮，选择一张你已有的高清正脸照（非艺术化滤镜图），确保双眼清晰、无遮挡、光照均匀。这张图将作为首帧人脸基准，后续所有帧都会以它为模板进行五官形变约束。
方法二：在提示词末尾追加人脸锚定指令
将内容脚本与视觉素材整合，生成符合Seedance/可灵等AI视频生成工具规范的完整数字人视频演出剧情脚本。当用户需要生成AI视频脚本、数字人视频剧情、Seedance提示词、可灵提示词、视频演出脚本时使用此Skill。
在原始描述后直接添加英文短语：【face consistency: strong, facial landmark lock enabled】。注意不要换行、不加引号、不翻译成中文——跃问底层模型Step-Video-T2V只识别该固定格式的英文指令，中文写“强人脸一致性”无效。
方法三：分段生成+首帧接力（推荐用于已生成但局部崩坏的视频）
① 用剪映打开崩坏视频，定位到最后一帧正常人脸画面；
② 截图保存为PNG格式，命名如“anchor_face_001.png”；
③ 回到跃问，上传该截图 → 在提示词中写：“延续上一段动作，保持相同面部特征，微表情自然”；
④ 关键设置：将“生成时长”设为原视频剩余秒数（如原5秒，前4秒正常，则填1秒），【Denoise强度必须设为0.35～0.45之间】，过高会重绘五官，过低无法修复动态扭曲。
避开人脸修复失效的三大雷区
第一类雷区：提示词中混用矛盾修饰。例如同时写“写实人脸”和“赛博朋克机械眼”，模型会在人脸结构上产生逻辑冲突，导致修复模块放弃锚定，转为自由生成——结果就是左眼真实、右眼齿轮转动。
第二类雷区：上传参考图时用了美颜过度的自拍。跃问的人脸landmark检测器对磨皮/瘦脸/大眼算法极度敏感，会把失真轮廓误判为真实结构，后续所有帧都按错误基准形变。
第三类雷区：生成分辨率选了540P却要求“毛孔级细节”。Step-Video-T2V在540P下人脸参数密度不足，强行启用强锚定会导致眼部区域高频抖动。必须切换至1080P输出档位，该档位启用了专用Face-VAE子编码器。
