Seed 锁定魔法：维持角色一致性

角色一致性最大的误区，是以为只要把外貌写得足够细，模型就会自动记住这个人。实际上，模型对人物身份的保持，更依赖描述结构的稳定，而不是单次描述的长度。堆得越多，漂移点反而越多。

更有效的方法，是先定义 identity token，再围绕它构建固定顺序。比如每次都按“年龄气质、脸型五官、发型、服装、色彩、镜头状态”这个顺序写，模型会更容易把这些信息当成一个整体，而不是每次重新拼装。

当你连续生成多个镜头时，主体身份、发型、服装和色彩最好在每段 Prompt 中维持同样顺序，减少模型重新解释的空间。即使场景变了，人物底层描述也不要轻易改写。

Seed 的作用更像一个稳定底盘，而不是万能记忆装置。它能帮助你把相似的视觉决策固定下来，但如果 Prompt 每一段的结构都不一样，Seed 也没法救回完全不同的人物理解。

为了让一致性更稳，镜头变化也要收敛。不要一上来就从正脸、背影、极近特写、仰拍、远景全部切一遍。先在中近景和相似光线条件下建立主角色，再逐步扩展镜头范围，会比一次性求全更可靠。

如果项目确实需要跨场景和跨服装维持同一角色，建议把“绝对不能变”的特征单独抽出来，比如 jawline、eye spacing、signature hairstyle、distinctive silhouette。这些高识别特征，应该反复出现，成为角色锚点。