分镜设计艺术堪称现代内容创作的基石，在电影制作、动画、广告创作以及用户体验设计等领域，均发挥着关键作用。

以往，创作者通常依靠手绘连续式插图来创作分镜。如今，诸如Amazon Nova Canvas、Amazon Nova Reel等AI基础模型，能够将文本和图像输入转化为专业级视觉素材和短视频片段，有望彻底创新前期制作流程。

然而，这一技术进步也带来一系列挑战：尽管这些模型擅长快速生成丰富多样的创意概念，有助于创作者探索更多创意想法，但要在不同场景中保持角色的一致性和风格的连贯性，仍具有很大难度。即便是细微调整提示词或模型配置，都可能会生成截然不同的视觉成果，这不仅可能破坏叙事的连贯性，还会为内容创作者增添额外的工作负担。

为应对上述挑战，特推出本系列文章，分上下两篇探索实现视觉一致性的实用解决方案。

本文将深入探讨提示词工程与角色开发流程，并分享已经过验证的、能够在Amazon Nova Canvas和Amazon Nova Reel上生成可靠且具有一致性效果的提示词模式。

下篇将探索微调Amazon Nova Canvas等技术，实现卓越的视觉一致性和精准的角色控制，敬请期待！

借助Amazon Nova Canvas

实现一致的角色设计

有效的分镜设计，基础在于制定清晰明确的角色设计方案。Amazon Nova Canvas提供了多种强大技术，可帮助您在整个视觉叙事过程中创建并保持角色的一致性。

您可参阅GitHub代码库中提供的完整代码示例及相关资源，跟随详细步骤指导同步进行操作，了解如何在自身项目中应用这些技术。

若您是Amazon Nova Canvas新用户，建议先阅读《使用Amazon Nova生成图像指南》，熟悉基本概念。

GitHub代码库：

https://github.com/aws-samples/sample-character-consistent-storyboard/tree/main/01-character-consistent-storyboarding-with-amazon-nova

《使用Amazon Nova生成图像指南》

https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/userguide/image-generation.html

基础文本提示词

与大语言模型（LLM）不同，Amazon Nova Canvas等图像生成模型不会解读指令或进行逻辑推理，而是对描述性文字的响应效果最佳，能够将文本描述直接转化为视觉图像。

在提示词中加入细节信息，例如角色的外貌特征、服饰搭配及风格元素等，都会直接影响最终生成的图像效果。

例如：一位7岁的秘鲁女孩身着校服，深色头发梳成双麻花辫垂在胸前。

这一描述向模型提供了清晰的视觉元素，可供其生成初始的角色概念，具体效果如下图所示。

视觉风格应用

要实现分镜设计的一致性，不仅需要角色特征保持统一，而且视觉风格也要协调统一。为此，可在提示词中将风格信息拆分为两大关键要素。

• 风格描述：用于定义视觉媒介的开篇短语，例如：一幅绘本风格的插画，描绘了......

• 风格细节：用于明确艺术元素的结尾短语，例如：线条粗重、阴影浓重、色彩为平涂色调。

这种结构化方法有助于创作者探索绘本、素描、3D插画等多种艺术风格，同时能在整个分镜中始终保持角色的一致性。

以下是一个示例提示词模板，以及一些可供您尝试的风格信息。

{style_description} A 7 year old peruvian girl with dark hair in two low braids wearing a    school uniform. {style_details}styles = [{"name": "graphic-novel","description": "A graphic novel style illustation of","details": "Bold linework, dramatic shadows, and flat color palettes. Use            high contrast lighting and cinematic composition typical of comic book            panels. Include expressive line work to convey emotion and movement.",},{"name": "sketch","description": "A simple black and white line sketch of","details": "Rough, sketch-like lines create a storyboard aesthetic. High            contrast. No color",},{"name": "digital-illustration","description": "A 3D digital drawing of","details": "High contrast. Rounded character design. Smooth rendering.            Soft texture. Luminous lighting",},]

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通过seed值实现角色变化

seed参数是一种在遵循相同提示词的前提下，可生成不同角色的工具：创作者无需从零开始创作，只需保持同样的文本描述，仅调整seed值，就能探索角色设计的多种呈现形式。具体效果如下图所示。

通过cfgScale参数

控制提示词遵循程度

cfgScale参数是另一个维持角色一致性的工具，能够控制Amazon Nova Canvas对提示词的遵循程度。该参数的取值范围为1.1至10，数值越低，模型拥有的创作自由度越高；数值越高，则会强制模型更严格地遵循提示词。

默认值6.5通常能实现最佳平衡，但合适的参数设置至关重要，如下图所示：数值过低可能导致角色呈现不一致，而数值过高则可能过度强调提示词中的元素，进而牺牲画面构图的自然感。

通过一致参数实现场景融合

现在可整合上述技术，测试角色在不同叙事场景下的一致性，具体效果如下图所示。保持风格、seed与cfgScale参数的输入一致，仅调整场景描述，以确保角色在整个场景序列中始终具有辨识度。

一幅绘本风格的插画：一位7岁的秘鲁女孩，深色头发梳成两条低马尾辫，身着校服，正在山间小路上骑自行车。画面采用粗重的线条、浓重的阴影与平涂色调，运用高对比度光线及漫画分镜特有的电影感构图，同时通过富有表现力的线条传递情绪与动态感。

一幅绘本风格的插画：一位7岁的秘鲁女孩，深色头发梳成两条低马尾辫，身着校服，正行走在安第斯山脉高草丛生的小路上。画面采用粗重的线条、浓重的阴影与平涂色调，运用高对比度光线及漫画分镜特有的电影感构图，同时通过富有表现力的线条传递情绪与动态感。

一幅绘本风格的插画：一位7岁的秘鲁女孩，深色头发梳成两条低马尾辫，身着校服，正在海滩上吃冰淇淋。画面采用粗重的线条、浓重的阴影与平涂色调，运用高对比度光线及漫画分镜特有的电影感构图，同时通过富有表现力的线条传递情绪与动态感。

分镜设计开发流程

基于此前探讨的角色一致性技术，现可搭建一套端到端的分镜设计开发流程，能将文字形式的场景描述与角色描述，转化为视觉连贯的分镜作品。

这种系统化方法会沿用既定的风格描述、seed值及cfgScale参数，适配不同叙事场景，同时确保角色的一致性。

场景与角色描述示例如下。

"scenes":[    {        "description": "Mayu stands at the edge of a mountainous path, clutching            a book. Her mother, Maya, kneels beside her, offering words of encouragement            and handing her the book. Mayu looks nervous but determined as she prepares            to start her journey."    },    {        "description": "Mayu encounters a 'danger' sign with a drawing of a            snake. She looks scared, but then remembers her mother's words. She takes a            deep breath, looks at her book for reassurance, and then searches for a stick            on the ground."    },    {        "description": "Mayu bravely makes her way through tall grass, swinging            her stick and making noise to scare off potential snakes. Her face shows a            mix of fear and courage as she pushes forward on her journey."    }],"characters":{    "Mayu":  "A 7-year-old Peruvian girl with dark hair in two low braids wearing a        school uniform",    "Maya":  "An older Peruvian woman with long dark hair tied back in a bun, wearing        traditional Peruvian clothing"}

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首先使用Amazon Nova Lite，依据既定的最佳实践，生成优化后的图像提示词，随后将提示词传递给Amazon Nova Canvas生成图像。

通过调高numberOfImages参数值（通常为3个版本），同时保持seed值和cfgScale参数值一致，本方案为创作者提供了多个能保持角色一致性的选项。

使用以下提示词，利用Amazon Nova Lite生成优化后的图像提示词。

Describe an image that best represents the scene described. Here are some examples:scene: Rosa is in the kitchen, rummaging through the pantry, looking for a snack. She    hears a strange noise coming from the back of the pantry and becomes startled.imagery: A dimly lit pantry with shelves stocked with various food items, and Rosa    peering inside, her face expressing curiosity and a hint of fear.scene: Rosa says goodbye to her mother, Maya. Maya offers her words of encouragement.imagery: A wide shot of Rosa's determined face, facing Maya and receiving a small wrapped    gift.Only describe the imagery. Use no more than 60 words.scene: {scene_description}imagery:

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随后生成以下分镜画面。

Mayu站在山间小路，手里怀抱一本书。她的妈妈Maya蹲在她身旁，一边说着鼓励的话，一边把书递给她。Mayu面露紧张，眼神中却又透着坚定，正准备踏上旅程。

Mayu遇到了一块画有蛇的“危险”警示牌。她面露惊恐，但很快想起了妈妈说的话，深吸一口气，看了看手里的书给自己打气，然后寻找一根木棍防身。

Mayu在草丛中穿行，挥舞手中的木棍发出声响，吓跑可能潜伏的蛇。她继续前行，脸上交织着恐惧与勇敢两种神情。

尽管这些技术显著提升了角色一致性，但并非完美无缺，仔细观察便会发现，即便是同一场景内的图像，角色一致性也存在差异。

使用一致的seed值有助于控制差异，而且与基础的提示词工程相比，本文所介绍的技术已大幅提升了角色的一致性。若您的使用场景要求近乎完美的角色一致性，敬请关注本系列下篇文章介绍的高级微调技术。

用分镜生成动画视频

如果您想突破静态场景图像的限制，将分镜转化为简短的动画视频片段，则可使用Amazon Nova Reel。

通过Amazon Nova Lite将图像提示词转换为视频提示词，同时添加适用于Amazon Nova Reel模型的细微动作与镜头运动效果，这些提示词会与原始图像一同作为创作约束条件，供Amazon Nova Reel生成最终的动画序列。

以下是示例提示词，及其生成的GIF格式动画场景。

A sunlit forest path with a 'Danger' sign featuring a snake. A 7-year-old Peruvian girl    stands, visibly scared but resolute. Bold linework, dramatic shadows, and flat color    palettes. High contrast lighting and cinematic composition. Mist slowly drifting.    Camera dolly in.

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输入图像

输出动画

总结

本文介绍了借助Amazon Nova Canvas，实现角色与风格一致性的基础技术，涵盖结构化提示词工程、搭建端到端的分镜设计流程。同时探讨了如何结合风格描述、seed值以及精准控制cfgScale参数，显著提升角色在不同场景中的一致性。

此外，文章还展示了如何整合Amazon Nova Lite与Amazon Nova Reel，优化分镜设计工作流，实现高效的提示词生成与动画序列制作。

尽管这些技术为生成具有一致性的分镜角色提供了可靠支撑，但其并非完美无瑕，仍有可能出现细微差异。因此，诚挚邀请您关注即将推出的本系列下篇内容，届时将探讨如何利用高级模型微调技术，达成近乎完美的角色一致性与视觉逼真效果。

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