漫剧双引擎一致性的技术复盘

问题定义：什么叫"一致"

漫剧的一致性有三层：角色一致（同一角色跨镜长相不变）、画风一致（全片色调与笔触统一）、场景一致（同一场景跨镜视角合理）。三层一致互相影响——角色锁住了画风崩了，观众一样出戏。

双引擎的分工

逐日 AI 的漫剧模板内置两条生成引擎，按镜型分工：

云端引擎（文生图 API）：负责氛围镜、空镜、对画面精度要求不高的过场——速度快、成本低、风格稳定（模型自带风格一致性）。

本地 ComfyUI 引擎：负责主角的关键镜头——参考图（IPAdapter）+ 固定种子的强一致性链路在这里，角色的脸由设定图锁定。关键镜走本地，慢一点但稳。

按镜型分配引擎，兼顾了一致性与产能——全片走本地太慢，全片走云端角色一致性不够。这套分工已内置在漫剧模板里，开箱即用。

参考图链路的三个要点

设定图质量决定一切：正脸、光线均匀、分辨率达标（512px 以上脸部）。设定图本身就崩，后面全崩。

每镜都带参考：一致性不是"开头锁一次"，是每个角色镜都挂参考图——漏挂一镜就可能跑人。

种子固定但场景变化时重新配对：换场景/换姿势时，种子与参考图的组合需要微调验证——这也是为什么逐镜审核（发现跑人立刻重跑）是漫剧生产里的人工刚需。

实测数据

用同一套角色卡跑 50 个分镜的对比测试：纯云端引擎角色一致率约七成（会周期性跑人），双引擎方案在关键镜上的角色一致率显著更高，且画风全片统一。数据细节因素材而异，方向性结论稳定：角色镜本地强一致、氛围镜云端高效率是当前的最优配比。完整生产流程见漫剧制作方案。