固定服装的关键在于构建全程可控的服装锁定链：人设卡定型→分镜表嵌入引用→材质关键词精准绑定→生成阶段主动校验；需拆解服装结构、用@符号绑定母版、采用真实面料术语，并在生成后人工快检一致性。

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剧云AI分镜中角色服装频繁变化，本质不是“AI乱画”，而是系统缺乏明确、可识别、可复用的视觉锚点。固定服装的关键不在反复修改提示词，而在构建一套从输入到生成全程可控的服装锁定链：人设卡定型 → 分镜表嵌入引用 → 材质关键词精准绑定 → 生成阶段主动校验。

一、人设卡必须含可验证的服装结构描述

不能只写“穿米白色毛衣”，要拆解为模型能识别的物理特征：

• 领型（圆领/高领/V领）、袖长（九分袖/盖腕）、下摆（收口/自然垂落）
• 材质纹理（细密针织纹/粗棒针肌理/带轻微起球感）
• 配饰细节（左胸一枚银色小鹿胸针、袖口两粒哑光牛角扣）
• 穿着状态（毛衣略宽松，肩线落于肩峰下1.5cm处）

这些描述越具空间感和触感，剧云在解析分镜画面时越容易对齐同一套服装逻辑。

二、在分镜表里直接绑定服装引用

剧云的分镜大师支持在“画面描述”栏插入结构化引用，比纯文字提示更稳定：

• 在首镜描述开头写：“【服装母版：@人设卡-林薇-秋装01】”
• 后续镜头中，直接写：“沿用@人设卡-林薇-秋装01，仅调整袖口挽至小臂中段”
• 避免使用“类似”“接近”“风格一致”等模糊词，全部替换为“沿用”“复用”“保持完全一致”

剧云会将带@符号的标签识别为跨镜锁定指令，优先调用该母版的视觉参数，而非重新采样。

三、材质关键词必须与真实面料术语对齐

“毛呢”“羊绒”“醋酸缎面”比“高级”“质感好”有效十倍；剧云底层模型训练数据中，真实面料词有强图像关联：

• 外套类优先用：精纺羊毛、微弹混纺呢、压胶棉服壳
• 内搭类优先用：美利奴超细针织、天丝莫代尔混纺、双宫茧桑蚕丝
• 避免泛称：“布料”“衣服”“上衣”——这类词无材质指向，极易触发随机替换
• 搭配动作时同步约束材质反应：“走路时羊毛大衣下摆自然摆动，无塑料反光感”

四、分镜生成后立刻做服装一致性快检

不依赖AI自动稳定，而是人工介入关键节点：

• 每生成3个连续镜头，拉出缩略图横向并排，重点比对：领口弧度、纽扣间距、衣摆长度、袖口翻折线
• 发现偏差立即回溯：是人设卡描述模糊？还是分镜表未写“沿用”？或是材质词被替换成近义词？
• 微调策略：不重写整段提示，只在问题镜头的描述末尾加一句：“衣襟褶皱走向、毛呢颗粒密度、扣子哑光质感，须与镜1完全一致”

剧云对“完全一致”类强约束短语响应灵敏，且越靠近句尾的指令权重越高。