Midjourney v7 角色一致性：用 --cref 批量生产 20 个同画风角色
前言：AI 画图最大的敌人——“随机性”
在游戏开发中，画一张好看的图不难，难的是画 100 张画风统一、角色长相一致的图。 以前用 Midjourney v5 的时候，我们为了固定一张脸，需要疯狂炼制 LoRA 或者在 Prompt 里写几百个字的特征描述，结果还是“抽卡”。到了 v7 版本，官方终于把“一致性” 做成了核心功能。现在的管线不再是“随机生成”，而是“母本确立 -> 参考裂变 -> 人工精修”。我们就来实操如何利用 --cref (Character Reference) 参数，把一个原创角色裂变成 20 个不同的动作、表情和角度，同时保证“他还是他”。
Step 1. 确立“母本”
一切的起点，是一张信息量最全的参考图。我们称之为“母本” (Mother Asset)。不要直接生成插画，要生成三视图或设定图。
1.1 编写“纯净”的 Prompt
母本要求：光影平淡（方便后续重打光）、背景纯净、特征明确。
实操 Prompt：
[Subject]: A female cyberpunk street samurai, white short hair, red cybernetic eyes, techwear jacket, katana on back. [Style]: Character sheet design, three views (front, side, back), neutral pose, white background, flat lighting, anime style, concept art by Yoji Shinkawa. [Parameters]:
--ar 3:2 --v 7.0 --stylize 100
1.2 锁定 Seed (种子)
虽然 v7 的 --cref 很强，但在生成母本阶段，如果你觉得某张图构图不错但细节微崩，记录下它的 Seed 值微调是基本功。
- 操作：在 Discord 回复该图信封图标 ✉️，获取 Seed。
- 用途：如果你需要微调母本的配色，保持
--seed [数字]不变，只改 Prompt 里的颜色词。
图注：一张典型的 Character Sheet。包含角色的正面、侧面和背面，背景为纯白，面部特征清晰。 目的：展示什么是合格的“参考源”。
Step 2. 核心技术：--cref (角色参考) 的参数详解
拿到了满意的母本（假设 URL 为 https://mj.url/char.jpg），接下来我们要让它动起来。
2.1 什么是 --cref？
全称 Character Reference。它告诉 MJ：“请把这张图里的人，抠出来，放到新的 Prompt 场景里去。”
- 语法：
[New Prompt] --cref [URL]
2.2 关键参数：--cw (Character Weight)
这是控制 “相似度权重”的阀门，取值范围 0-100。这是新手最容易翻车的地方。
--cw 100(默认值)：全盘照抄。- 效果：锁死脸部、发型、衣服。
- 场景：生成角色的不同角度、不同表情（但不换装）。
--cw 0：只锁脸。- 效果：锁死脸部特征，但忽略衣服。
- 场景：角色换装（比如从战斗服换成泳装）、大幅度的动作变化。
2.3 风格统一：--sref (Style Reference)
为了保证 20 个角色是同一个画风（比如都是赛博朋克厚涂风），我们还需要加上风格参考。
- 语法：
--sref [URL](可以使用同一张母本，也可以找一张专门的风格图)。
Step 3. 批量生产：裂变 20 个动作与表情
现在我们进入量产阶段。我们的目标是生成：5 个表情头像 + 5 个战斗姿态 + 10 个日常动作。
场景 A：表情包 (Headshots) —— 强一致性
我们需要角色穿着同样的衣服，做不同表情。
Prompt 模板：
Close up shot of the character, laughing / crying / angry / surprised expression, emotional, dynamic lighting --cref [母本URL] --cw 100 --sref [母本URL] --ar 1:1
- 注意：这里必须用
--cw 100，保证衣领和发饰不乱变。
场景 B：战斗姿势 (Action Poses) —— 动态优先
我们需要角色做出这就“拔刀斩”的动作，这时候衣服可能会有拉伸，如果锁得太死（cw 100），动作会僵硬。
Prompt 模板：
Full body action shot, dynamic posing, jumping in the air, slashing with katana, motion blur, sparks, combat scene --cref [母本URL] --cw 50 --sref [母本URL] --ar 16:9
- 技巧：将
--cw降至 40-60。这允许 AI 根据动作逻辑微调衣服的褶皱和摆动，虽然细节可能会变（比如扣子少了），但动作会自然得多。
场景 C：换装 (Alt Outfits) —— 只保留脸
我们需要这个女武神穿上晚礼服。
Prompt 模板：
Wearing an elegant black evening gown, holding a wine glass, luxury party background --cref [母本URL] --cw 0 --sref [母本URL] --ar 9:16
- 关键：
--cw 0是换装成功的唯一秘诀。
图注：三张对比图。左图（cw 100）角色衣服完全一致但动作僵硬；中图（cw 50）动作流畅，衣服细节略有变化；右图（cw 0）脸是同一个人，但衣服完全变成了 Prompt 描述的新衣服。
Step 4. 人工修补：PS 里的最后 10%
AI 生成的图，尤其是在 --cw 较低时，细节（手指、配饰形状）一定会有瑕疵。不要指望 AI 一次成片，Photoshop 依然是必不可少的。
4.1 拼合怪战术 (Photobashing)
有时候 AI 生成的动作很帅，但脸崩了。
- 操作：把Step 3生成的好动作图，和Step 1生成的完美脸部图，拖进 PS。
- 融合：利用蒙版和 Generative Fill (创成式填充)，把完美的脸“移植”到动作图上。对于 v7 来说，这种接头手术几乎看不出痕迹。
4.2 手部重绘
即便到了现在，手依然是 AI 的弱项。
- 操作：在 PS 里用套索圈住崩坏的手。
- 插件：使用 Alpaca 或 Stable Diffusion 插件 进行局部重绘（Inpaint）。
- Prompt：
perfect hand, holding sword handle, 5 fingers, detailed anatomy。
结语：建立你的“数字资产库”
通过这套流程，你不再是在“随机抽卡”，而是*“管理资产”。
- 母本 是你的核心资产。
- --cref 是你的复印机。
- --cw 是你的调节旋钮。
对于独立开发者来说，这意味着你可以一个人完成《Hades》那样庞大的角色立绘工作量。你不需要画出每一张图，你只需要画好（或生成好）那张*“源头”，剩下的，交给算法去裂变。
参考资料与工具链接：
- Midjourney Documentation: Character Reference - 官方关于 --cref 的详细参数说明。
- Midjourney Parameters List - 查阅最新的版本参数。
- Adobe Photoshop Generative Fill - 后期修补必备工具。
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