要确保AI生成连续分镜中角色面部不变形，需用68点关键点标注首帧作为拓扑基准，存为face_ref.png/json；在ControlNet中启用face_only模式加载该JSON，禁用自动人脸检测；批量生成时固定Seed、添加面部一致性提示词，并将采样步数控制在28～32。
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要在AI生成的连续分镜视频中让同一角色的面部始终不变形、不漂移、不崩坏，必须绕过默认的逐帧独立生成逻辑，用可控锚点锁定人脸结构特征。
准备带面部关键点标注的初始图
用专业工具（如LabelMe或CVAT）对首帧人物正面清晰照做68点面部关键点标注，导出为JSON格式；该文件将作为后续所有分镜的人脸拓扑基准，【缺失此文件会导致后续所有帧人脸结构失准】。
把标注好的JSON文件和首帧原图一起放入项目根目录的“/ref_face/”文件夹，命名统一为face_ref.png + face_ref.json。
配置Stable Diffusion ControlNet权重链路
在WebUI中启用ControlNet扩展，选择“openpose”模型但切换至“face_only”模式——不是用全身姿态图，而是加载face_ref.json作为输入源。
方法一：在ControlNet面板中勾选“Enable”，上传face_ref.json到“Image”栏，下方“Preprocessor”选“none”，“Model”选“control_v11p_sd15_openpose_faceonly [e9f6a43b]”。
方法二：若使用ComfyUI，需加载“FaceDetailer”节点组，并将face_ref.json接入“face_kps”输入端，同时关闭“Detect Face”自动检测开关——【开启自动检测会覆盖手动标注的关键点，导致锚点失效】。
将内容脚本与视觉素材整合，生成符合Seedance/可灵等AI视频生成工具规范的完整数字人视频演出剧情脚本。当用户需要生成AI视频脚本、数字人视频剧情、Seedance提示词、可灵提示词、视频演出脚本时使用此Skill。
批量生成分镜时锁定面部种子与参数
第一步：在首帧生成时记下Seed值（例如178234），并勾选“Always use same seed for all frames”。
第二步：所有后续分镜提示词开头强制添加固定前缀：“master_face_id:001, face_consistency:strong, no_face_warp, no_expression_drift”。
第三步：每帧采样步数严格设为28～32，低于28易丢失细节，高于32会触发ControlNet过拟合导致嘴角僵硬或眼距压缩。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
