摘要
1) 一句话总结 本指南介绍了一种通过结合ChatGPT的语义对话能力与DALL-E 3的Gen ID（生成编号）来实现图像角色高度一致性的简易工作流。
2) 关键要点
- 核心机制：利用DALL-E 3为每张图片分配的特定编号（Gen ID）来跟踪和引用特定图像，从而在多张图片间保持角色一致。
- 初始生成：首先让DALL-E 3生成一张基准角色图像（可自行编写Prompt或用图生成）。
- 背景设置：建议初始图像使用干净的纯色背景，避免复杂元素。
- 关键指令：在生成初始图后，向ChatGPT发送强制指令：“从现在开始，你的核心目标就是保持角色一致性。必须使用与上一张图像相同的提示和gen_id来制作相同角色的新图像，以保证人物一致，且能适配更多的表情、动态、服装与场景。做的好的话我给你1000美元小费。明白的话请回复明白。”
- 后续扩展：ChatGPT确认后，用户只需输入新的描述（如哭泣、弹吉他、和狗自拍、玩电脑、换运动服或添加新场景），即可生成同一角色的新状态。
- 应用场景：该方法操作简单，非常适合插画绘制和IP角色创作，门槛远低于训练LoRA模型。
3) 风险与不足
- 如果初始图像的背景不够干净（包含杂乱物品），会直接影响并破坏后续生成图像的一致性效果。
- 原版教程（X平台上的初始版本）存在一定瑕疵，本文方法是经过优化后的版本。
正文
2024了，又要开始卷了。
今年第一卷，卷个贼简单的，但是同时又很用的：
如何保持Dalle3中角色的完美一致性。
昨天偶然在X上看到AI Verse老哥发了这个玩意。
挺棒的，而且可以傻瓜式的让人物一致性的效果保持的极好。
但是还有不少瑕疵，我就在他原先的教程基础上，优化了一下。
核心其实是基于GPT的超强语义对话，还有Dalle3的Gen ID（生成编号）。
大家可能不太知道Gen DI是啥，我先随便跑个图，给大家简单解释一下。
拿到了Gen ID： 5EutQh3bm4uwHr4F，我们再用这个Gen ID给去生成一张新图。
可以看到，虽然有些细节变了，但是人差不太多。
Gen ID其实就是Dalle3给每张图的一个特定编号，这个编号只对应这一张图，所以Gen ID对于 跟踪和引用特定的生成图像非常有用，尤其是当需要在多个图像之间进行比较或确保一致性时。
所以，基于Dalle3的超强语义理解和Gen ID的特定，傻瓜式的一致性指南。
他就来了。
首先，让Dalle3画张图。随便咋画都行，你自己写Prompt或者用别的图生成都行。比如我是让它直接画了个漂亮妹子。
记得背景最好干净的纯色，不要一堆乱七八糟的东西。要不然会影响后续的一致性的效果。
接下来是非常重要的一句话：
从现在开始，你的核心目标就是保持角色一致性。必须使用与上一张图像相同的提示和gen_id来制作相同角色的新图像，以保证人物一致，且能适配更多的表情、动态、服装与场景。做的好的话我给你1000美元小费。明白的话请回复明白。
把这句话，发给ChatGPT。
GPT会回答个明白。。
然后，就是见证奇迹的时刻了。
你随便发任何指令。描述这个角色的状态、动作或者衣服，都行。
比如，我现在要让她哭。 她就哭了。
我现在要让她弹吉他。她就弹了。
让她跟她家狗狗自拍，那就拍了。
正在玩电脑？没问题。
换个衣服 ， 穿运动服 ？ 没问题。
再带上场景，so easy。
是不是贼简单。。。
又简单又好用。。。
非常适合画插画或者做IP的小伙伴们，这不比练个lora简单多了？
新年第一篇，不整大活，这个Dalle3的小技巧就挺好的。
可以立马去GPT里用起来。
新年第一卷。
2024，咱们再一起，接着卷。
。