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AI 养成计划第三期:凛*茜首次同框!双人设同图不崩,秘诀就一条

AI 养成计划第三期:凛*茜首次同框!双人设同图不崩,秘诀就一条
上期评论区喊得最响的就是"让凛和茜同框"——安排。这期是系列迄今难度最高的一次:双人设同图。玩 AI 人设的都知道,单人一致性已经不容易,两个角色放进同一张图,发色互串、五官互换、配饰乱认主人……翻车姿势比单人多一倍。借着 7 月 15 日入伏,这期让冰山御姐和温柔人妻过一个消暑周末,顺便把"双人同框怎么不崩"的工作流交出来。文末照例有多模型同框横评——这次一口气对比了 4 家,含两家国产。

先交代阵容

  • (第一期):银白渐变冰蓝长直发、雪花发饰、冰晶耳坠、丝绒颈链,外冷内热
  • (第二期):深绯红大波浪卷发、珍珠耳钉、心形金吊坠、左手无名指婚戒,温柔挂

两张人设表同时当参考图喂给模型(本期主力:gpt-image-2,支持多图输入),提示词里给每人单独锁一段特征,再加一句关键咒语——"不许混合两人的特征"

消暑的一天(×2)

11:30 · 西瓜时间

茜切瓜,凛负责吃。一个人的厨房变成两个人的,连风扇都显得热闹了。

13:00 · 空调房桌游

冰山御姐下棋是真的不留情面。注意看茜投降的手势和凛嘴角那一毫米的得意。

15:00 · 树荫刨冰

刨冰颜色跟着人设走:凛的冰蓝、茜的草莓红。这张的默契感是全篇前三。

16:30 · 泳池边

一个下水一个不下水,性格全在姿态里。凛的纱质罩衫细节值得放大看。

19:00 · 夏日祭

浴衣是给人设的第二次考试:凛的冰蓝雪花纹、茜的奶油底牵牛花,配饰一个没丢。捞金鱼这个动作里,两个人的性格又押了一遍韵。

20:30 · 河畔烟花

一个人看烟花是氛围,两个人看烟花是故事。

22:00 · 风铃阳台

夜风、风铃、冰饮。茜递瓶子的动作和凛闭眼吹风的侧脸,这期最治愈的一张。

番外 · 超市冰柜前

认真比价的主妇 vs 直接搬整箱的御姐。消费观差异实录。

番外 · 落日归途

蝉鸣、长影子、纸扇。夏天的标准结尾。

双人同框不崩的工作流(干货区)

单人系列的方法论(人设表当参考图 + 人设文案锁死)在双人场景下不够用,要加三条:

1. 两张人设表一起喂。gpt-image-2 支持多图输入,把凛、茜的设定表同时作为参考图传入,模型才有"两个人各长什么样"的依据。

2. 提示词分区锚定。每个角色单独一段特征描述,句式是"Character A 'Rin'(来自第一张参考表):……;Character B 'Akane'(来自第二张参考表):……",各自的标志物(雪花发饰 vs 婚戒)写死在各自段落里。

3. 显式禁止特征混合。加一句 "CRITICAL: do NOT mix their features — Rin's hair stays straight silver-white, Akane's stays curly crimson-red"。别小看这句,加与不加,翻车率肉眼可见地不同。

典型翻车模式(你自己跑大概率会遇到):

  • 发色互串:茜染上冰蓝挑染、凛发尾泛红——分区描述能压住大部分
  • 配饰认错主人:婚戒跑到凛手上(她的人设可没结婚)——把配饰写进"谁的段落"很重要
  • 气质对调:御姐变软妹、人妻变高冷——在场景句里给每人一个符合性格的动作锚点(比如"凛冷静落子/茜举手投降"),比形容词管用

同框横评:4 家模型,同一套 prompt

场景固定"树荫刨冰"和"夏日祭",参考图和提示词一字不动,跑了 4 家:

nano-banana-pro:

nano-banana-2:

Seedream v5(字节):

Z-Image Turbo(阿里系):

我的实测点评(同参考图、同提示词,各跑两个场景):

  • nano-banana-pro:双人特征保持与主系列 gpt-image-2 基本打平,构图四平八稳——做双人系列它依然是靠谱的备选。
  • nano-banana-2:速度最快,特征也都保住了,但细节偏平;夏日祭那张茜的肤色有可见的漂移,批量跑双人图会需要抽卡。
  • Seedream v5(字节)本期最大惊喜。双人特征全程没崩,捞金鱼那张的动作和视线是四家里最生动的;代价是色彩饱和偏高、皮肤质感有点"油光",调提示词应该能压。国内可直接用,值得进你的工具箱。
  • Z-Image Turbo(阿里系):两张全翻车——它把人设表的三视图版式原样复制进了输出:人画对了,场景没了。教训是它的参考图模式更接近"图生图",把设定表当构图模板照抄;双参考图的场景合成目前别用它,单人换装/风格迁移这类"一图进一图出"的活再找它。

一句话总结:双人同框的可用梯队是 gpt-image-2 ≈ nano-banana-pro > Seedream v5 > nano-banana-2,Z-Image 暂不入列。翻车样片也原样放在上面(Z-Image 那两张就是),这栏目从第一期就说好:横评只放实拍,不修图不挑籽。

互动

下期想看什么?入伏后的"雨天在家"?还是给编辑部添第三位成员(学生系?运动系?)——评论区见。


本文全部图片由 AI 生成

本期用到的模型

用途模型 ID
主系列九场景gpt-image-2
横评nano-banana-pro / nano-banana-2 / Seedream v5(字节)/ Z-Image Turbo(阿里系)

(完)