准备角色一致性基础素材必须先确保角色形象在多帧中稳定复现，需用固定seed值生成9张PNG序列图；再通过内置模板或高级工作流构建图生视频，最后逐帧校验机械义眼反光点等关键特征。
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准备角色一致性基础素材
必须先确保角色形象在多帧中稳定复现，否则后续所有动作都会出现“脸变来变去”的断裂感。打开LiblibAI官网，进入「图片生成」板块，选择「全能图片模型V2」——这是目前平台中角色一致性最强的模型，其他模型如Seedream 4.5或Qwen-Image在连贯性上会明显掉帧。
输入完整提示词，包含固定要素：角色外貌（如“银发双马尾+左眼机械义眼+黑色皮质短裙”）、风格（“3D写实+柔光渲染”）、构图（“正面半身+纯白背景+无阴影”）。【关键前提：同一角色至少生成9张图，全部保存为PNG格式，命名按“薇尔莉特_01.png”至“薇尔莉特_09.png”顺序排列】
这一步不能跳过“抽卡”式随机生成，必须用固定seed值重跑——在参数栏找到“随机种子”框，手动填入一个数字（比如12345），然后点“重新生成”按钮9次，每次生成后立刻下载，不刷新页面。
构建图生视频工作流
方法一：用内置模板快速启动
回到首页，点击「视频生成」→「图生视频」→ 在模板库中选择「角色连续动作（高一致性）」模板。该模板已预设LoRA加载、首帧锁定、运动锚点等关键参数，省去手动调试风险。
上传你刚生成的9张图，系统自动识别为序列帧。注意：必须按命名顺序上传，若乱序会导致动作错位；上传后检查右上角显示“帧序列：01–09”，不是“共9张”。
方法二：手动配置高级工作流
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
开启「高级工作流模式」→ 在「模型管理」中导入你训练好的角色LoRA（.safetensors格式）→ 「ControlNet类型」选「OpenPose」→ 上传第01张图作为首帧 → 进入「关键帧编辑器」，将第05帧设为挥手动作，第09帧设为转身动作，每帧的ControlNet权重统一设为0.85。
【不可逆操作：一旦点击「立即生成」，后台将锁定当前LoRA与ControlNet组合，中途无法切换模型】
导出与校验连续性
第一步：等待渲染完成，页面弹出「下载MP4」按钮时，先别急着点。
第二步：点击右侧「逐帧预览」面板，拖动时间轴到第12帧、第24帧、第36帧，肉眼核对角色左眼机械义眼反光点是否始终在同一位置——这是判断一致性最敏感的指标。
第三步：若发现某帧义眼偏移或发色变浅，立即返回上一步，在「高级工作流模式」中调高「LoRA权重」至1.2，重新生成；若仅局部抖动（如手指抽搐），则在「运动平滑系数」中从0.6调至0.85再试一次。
第四步：确认无误后，点击「下载MP4」，文件自动保存至默认下载目录，扩展名为.mp4，分辨率固定为720×1280，帧率24fps。
