近日，星宇智算对旗下 AI 视频生成系统完成重要技术迭代，正式推出多层级人物特征锁定技术。该技术针对性解决长剧集、系列短剧连续镜头中人物形象漂移、五官失真、外貌前后不一致等行业共性难题，通过分层特征编码机制固化人物核心视觉信息，在跨场景、跨镜头、不同光影环境下维持角色形象稳定，为 AI 规模化生产系列化视频内容提供技术支撑。
行业痛点：角色形象不一致制约 AI 长视频商业化落地
依据 2026 年国内短剧产业白皮书相关调研数据，国内短剧、系列短视频市场持续扩张，大量制作机构尝试使用 AI 视频工具降低拍摄成本。现阶段主流文生视频、图生视频模型普遍存在人物一致性短板。
在连续剧情镜头生成场景中，受画面构图、光线变化、动作姿态、随机生成噪声影响，同一人物极易出现五官、脸型、发色、服饰细节偏差。行业实测数据显示，未搭载人物锁定方案的通用 AI 视频模型，连续生成 10 组剧情镜头，角色外观出现明显偏差的样本占比高于 62%。
对于时长更长的系列短剧、连续剧情内容，角色形象频繁漂移会直接降低成片观感，多数成片无法直接进入后期剪辑流程，需要人工反复重绘、修正镜头。大量制作团队表示，人物一致性缺陷，是阻碍 AI 视频大规模应用于长剧集创作的核心技术障碍。
市面上现有人物参考方案大多依靠单张参考图引导，抗干扰能力较弱，难以适配多场景、多姿态的连续镜头创作，缺乏面向剧集生产场景的系统化解决方案。
多层级人物特征锁定技术核心运行机制
星宇智算本次落地的多层级人物特征锁定技术，区别于传统单图参考生成方案。系统将人物视觉信息拆分为核心五官特征、面部轮廓、肤色体系、发型样式、服饰特征多层独立编码向量，分层存入特征模板库。
创作者录入人物参考素材后，平台独立提取各层级特征参数，支持自定义特征权重。在后续批量生成连续镜头时，模型优先锁定高权重核心特征，同时允许非关键视觉元素适度变化，兼顾角色统一性与画面自然度。该机制可以适配室内外景切换、昼夜光影变化、人物远近景切换、大幅度肢体动作等复杂拍摄场景。
技术模块已接入星宇智算 AI 视频工作台，兼容文生视频、图生视频两条主流生成链路。用户可建立专属角色素材库，一套人物特征模板能够持续应用于整部剧集多集内容生产。系统支持多人角色同时锁定，满足多人物对手戏剧情镜头制作需求。
技术落地带来的产业生产价值
在未使用人物特征锁定技术的生产模式下，短剧创作团队使用 AI 生成剧情镜头，平均每 3 至 5 条镜头就需要进行一次重生成调试，人力校对与重复渲染会消耗大量算力与时间成本。
根据星宇智算内测阶段收集的制作方实测数据，启用多层级人物特征锁定技术之后，同规格连续剧情镜头，角色形象出现严重偏差的镜头占比下降至 14% 以内，镜头一次生成通过率显著提升。
对于短剧工作室、数字剧情预演团队、系列化短视频 MCN 机构而言，稳定可控的角色生成能力能够压缩素材返工周期。团队可以依托该技术搭建标准化 AI 剧集生产流程，减少画师、后期人员针对人物失真镜头的修正工作量。同时，统一角色模板支持长期复用，便于持续开发续集、系列衍生内容。
技术负责人介绍，该方案定位辅助剧情内容工业化创作，主要服务短剧分镜预演、信息流系列短剧、剧情类短视频场景，暂不替代高端影视实拍与高精度数字人制作链路。平台持续保持算力计费模式稳定，该功能面向全部商用客户开放，不单独增设功能订阅费用。
产业趋势：AI 视频技术向长时序、系列化场景纵深发展
当前 AI 视频赛道创新重心逐步从短片段素材生成，转向连续剧情、长时序内容生产。能否稳定控制角色、场景、道具一致性，已经成为衡量 AI 视频平台服务 B 端剧集制作能力的关键指标。
星宇智算持续完善视频生成底层技术体系，此前陆续上线 AI 视频批量生产、成片后期一体化工具，本次多层级人物特征锁定技术补齐系列剧集创作关键短板，形成从素材批量产出、角色一致性管控，到剪辑配音成片的完整工作链路。平台后续将持续优化多角色联动生成、场景特征锁定相关模块。
业内观点分析，随着人物一致性相关技术持续成熟，AI 视频将更多渗透短剧产业链前期创作环节。低成本、高效率的系列化剧情素材生产模式，会持续改变中小内容制作机构的生产方式，进一步推动影视短剧行业数字化转型进程。
