Digital Human Genome
下一次提示词之后，AI 角色还是同一个人
纯文本提示词锁不住一个具体的人。fanv.ai 把身份当成结构化基因组——外形、审美、性格、摄影风格、衣橱、生活方式——这样图生视频才不会变出一个陌生人。
锁定一个身份身份漂移是怎么发生的
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一条提示词描述的是几百万人的脸
「女人，红棕色头发，杂志灯光」是一类人，不是一个人。除非你用锁定身份来条件生成，每次采样都会抽出一个新实例。
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换场景会搅乱潜空间
海滩换成健身房、加上微笑、换镜头——不受约束的生成器常常把鼻子、年龄或身材一起改掉。
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图生视频会把误差放大
如果静帧已经是角色的「堂妹」，运动模型就会把堂妹做活。一致性必须先赢在身份上，再赢在运动上。
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fanv.ai 怎么做
Genome Wizard 把六层写进模特。每次生成都读这份身份；你不用在每条提示词里重新描述她，再碰运气。
Genome 的六层
外形
脸、体型、身高、辨识特征——账号「不是她」时，人们最先注意到的就是这一层。
审美 DNA
色盘、情绪、气质。避免信息流在糖果塑料感和纪录粗粝感之间乱跳。
性格
能量和态度应该出现在表情和姿势里，而不是只写在你事后补的文案里。
摄影风格、衣橱、生活方式
光线和调色、标志性穿搭，以及她真正「生活」的地方——旅行周看起来仍是同一个创作者。
为什么这是产品页，不是清单文
Google 已经把标题写着「100% 角色一致性」的 YouTube 教程排在生成器查询旁边。问题出在产品上。
LoRA 训练（10–30 张精选静帧）是一种有效锁定。fanv.ai 的 Genome 是给不想碰 ComfyUI 节点图的运营者用的产品内锁定。
锁定身份之后，再生成 50 张数据集，让后续批次有真实的参考分布，而不是一张英雄照。
问题
什么是 AI 角色一致性？+
同一张脸、同一套身材比例和视觉身份，贯穿很多次生成——不同姿势、衣服、镜头，最后还有视频。没有它，你只有 AI 图，没有网红。
什么是身份漂移？+
随着提示词变化，脸部结构、年龄或身材缓慢（或突然）改变。这是不受约束的图像模型的默认行为。
角色设定图够不够？+
设定图对人和某些参考流程有帮助。要做生产级账号，仍需把身份绑到每一次生成上——Genome 加数据集——而不是一张你贴进 Discord 的 PNG。