通过生成角色多角度参考图集并配合说话视频，可让 Seedance 2 等模型在后续创作中精准锁定人物外观与声音。该方法不仅适用于写实角色，用户只需上传个人照片及语音片段，即可快速构建数字分身，实现跨场景的个性化内容生成。
具体做法是先用 Nano Banana Pro （或者 GPT-Image-2）生成一张 2K 分辨率的角色多角度参考图集，把同一个角色的正面侧面各种角度塞进一张图里，给视频模型提供足够多的视觉上下文。然后切到视频模式，把这张图集作为参考，选一个支持原生音频的模型（例如 Seedance 2），写个简单的提示词让角色开口说话，提示词里记得加一段声音描述，比如音色、语调之类的。
关键一步在后面。拿到角色说话的视频之后，把参考图集和这段说话视频同时提交给 Seedance 2，之后不管你写什么新提示词，角色的外观和声音都能保持一致。相当于你用图集锁定了角色形象，用说话视频锁定了角色的生意，两个锚点一起用，模型就不会跑偏。
这个流程对写实角色同样适用。上传几张自己的照片加一段自己说话的视频，就能做出自己的数字分身，放到任意场景里。
AI 设计智能体 Lovart 搭配 GPT Image 2 引擎，有效解决了 AI 营销素材风格不统一的痛点。该工具通过多轮追问明确需求后并行生成素材，确保品牌视觉高度一致。其支持可编辑图层修改及无限画布内静态图转视频，无需跨工具操作。相比传统流程，制作包含 7 个素材的广告活动耗时从近 3 小时缩短至 10 分钟，显著提升设计效率与工作流闭环能力。
一个 15 人团队在 14 天内通过10.8万次生成，制作出一部90分钟的AI长片并入围戛纳影展。创作博主ADIL分享了制作过程，包括将影片从 110 分钟剪至 90 分钟、修复 40 个场景，并展示了三个典型问题场景的修复案例。他总结了28 个技巧，涵盖提示词、前期制作、团队协作和剪辑。关键技巧包括：情感场景需描述身体细微反应以消除“机器人感”.图像提示词应指定镜头焦距、光圈等参数，避免空泛描述。避免正面视角，使用四分之三或天花板角度。通过 X 轴 Y 轴百分比坐标系统精确控制角色位置。
Runway 估值达 530 亿，正从视频生成工具转型构建 AI 世界模型。其核心逻辑是利用视频数据中蕴含的物理规律，弥补文本数据的偏见，目前已发布 Gen-4.5 并规划了交互式模拟、机器人训练等五步路线图。凭借好莱坞付费用户形成的反馈闭环与经常性收入，Runway 具备较强商业基础。尽管面临算力瓶颈及 Google、Luma 等激烈竞争，且 Sora 退出留下市场真空，但 Runway 通过“先有生意再有研究”的策略，试图验证视频生成通向世界理解的工程化路径。
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