Identity Collapse

Identity Collapse（身份漂移/形象崩坏）指的是：AI视频生成模型在多个场景中描绘同一个人物时，每次生成的脸都会有细微差异，久而久之，人物看起来就像变成了另一个人。

可以想象让画家仅凭口头描述、没有照片，为每个新场景重新画同一个人。第一幅画可能还挺像，但用同样的描述画到第十幅时，眼神或脸型已经悄悄跑偏,变成一张几乎认不出来的脸。AI视频生成模型也会遇到同样的问题,因为它常常在每次切换场景时都重新从零生成人物的脸。

解决办法是提前做好一张基准脸部图像,之后所有场景都持续引用这张图作为参考素材。比起每次重新用文字描述,反复调用同一张固定的参考图,能让人物的脸保持稳定,不会走形。

文章中会出现这样的表述:"把真人的脸放进AI视频时常见的'Identity Collapse'问题"。这很容易被误认为是深度伪造(deepfake)那种故意换脸的技术,但实际上恰恰相反——它指的是想要一直画同一个人,却意外导致脸部走样的副作用。

在制作视频之前,先做一张包含人物正面和侧面的角色设定图(character sheet),生成一张图像。之后在每个场景的提示词中,都把这张角色设定图作为参考图像一并附上。

示例提示词:"请生成与这张角色设定图中人物脸部相同的[场景描述]。人物的五官和脸型必须完全遵照参考图像。"