sd角色提示词怎么写？固定脸型的角色一致性

sd角色提示词最难的不是把图画好看，是让同一个人在第三张图里还认得出来。2025 年 11 月我给一部短漫做分镜，主角出到第五格就换了张脸，群里读者以为我中途换人设。挺丢人的。那之后我把固定脸型当成正经课题，2026 年 3 月专门跑了一轮对比实验，这篇就是那份实验记录。

先交代条件：本地 SD webui（AUTOMATIC1111 版 stable-diffusion-webui），二次元 checkpoint，采样 30 步，CFG 7，出图 768×1024。两种方法各跑三个姿势——正面站姿、坐姿侧身、回眸——每个姿势 20 个种子，合计 120 张，加上复跑的废片大约 150 张。判定标准很朴素：眼色、发型、脸型三样不变，一眼认得出是同一个角色，才算成功。

sd角色提示词的锁脸三层结构

锁脸靠三层：五官细节词放最前面加权重，发型词整段原样复用，种子锁死后只改姿势段；缺任何一层，脸都会开始漂。这是我用几十张废片换来的角色卡骨架，先照着改卡，再看下面的对比数据。

第一层是五官字段。把脸拆成不可妥协的几项：眼色、瞳孔细节、脸型、脸上的固定标记。我那个角色写的是「red eyes, mole under right eye」，眼色直接上权重，(red eyes:1.3)。位置比辞藻要紧，这些词必须挤在提示词前四分之一段里。我试过把 red eyes 挪到第 40 个 token 之后，同种子跑 20 张，红瞳命中从 17 张掉到 9 张，位置就是这么大的一方权重。

第二层是发型。别只写 long hair，写成「silver hair, high ponytail, black ribbon」这样一小段，每次出图原样粘贴。发型是侧脸唯一能救脸的字段，为什么这么说，后面翻车案例里讲。

第三层是种子。锁种子只对「同模型、同参数、同提示词长度」成立，换 sampler 或者加减一个词，骨架就变了。老实讲，种子是三层里最脆的，但正面姿势它最省钱。权重语法还不熟的，可以先看这篇 sd 提示词的权重语法和入门顺序，再回来接着改卡。

两种方法各跑 60 张，差距全在侧脸上

关键词锁定 60 张成了 39 张，垫图成了 53 张；垫图稳，但侧身姿势被参考图带跑 13 张、画风被带偏 9 张，代价同样清楚。

实验 2026 年 3 月 14 日开跑，正面那组先出，关键词锁定 20 个种子成了 18 个，我当时觉得这实验白做了。第二天切到坐姿侧身和回眸，风向变了：侧身 20 张成 14 张，回眸那组接近纯侧脸，20 张里 13 张换了个人，红瞳变紫瞳，马尾变披发。垫图那组用一张定卡图做底，重绘幅度 0.55——这个数是我按 0.05 一档从 0.45 试到 0.6，四档各 10 张后留下的折中——回眸 20 张成了 15 张，基本盘稳很多。

垫图赢在脸，输在姿势和画风。姿势词写得再花，底图的构图感照样渗进来；我的参考图是厚涂风，60 张里带偏了 9 张。所以我的用法是先用关键词锁定法定卡，卡定了再用垫图批量铺姿势，两条腿走路，不二选一。最终定稿的一组三张是：seed 331247 正面站姿、seed 331248 坐姿侧身（右眼局部重绘补过一次）、seed 331250 回眸（垫图 0.55）。三个姿势，一张脸，短漫编辑那边一次过稿。

翻车案例：侧脸一换，人就换

侧脸丢掉的恰恰是权重最高的眼睛词——五官细节没地方挂时，模型会拿训练集里最常见的侧脸少女顶上，发型词一松就彻底换人。

为什么偏偏是侧脸？(red eyes:1.3) 这类词画正脸时全脸有八成像素可挂靠，切到回眸只剩一只眼睛，权重再高也没处使劲，模型就近取材，给你一张「平均侧脸」。3 月 16 日我复跑回眸组，20 张里红瞳只剩 7 张，其中 3 张连脸型都圆了，看着像她表妹。真离谱。

救法有两个。一是把可辨识字段从五官挪到侧脸可见的地方：发饰、耳坠、痣的位置，我加了一条「black ribbon, single earring」之后，回眸成功率从 7/20 拉到 11/20。二是垫图，15/20 就是这么来的。话说回来，有一张垫出来的侧脸其实挺好看，就是已经不是我那个角色了。

我个人觉得，关键词锁定的天花板就在这：它锁得住正面和四分之三侧，锁不住纯侧。要分镜级的全侧脸一致性，还是得局部重绘补脸或者上 LoRA，提示词这套是零成本保底，不是终点。

回到开头那部短漫：现在主角出到第十二格，脸一次没丢过，靠的就是一张三层结构的角色卡加两张垫图定卡。sd角色提示词写到后面，拼的不是词量，是纪律——字段写死、种子记档、每换一个姿势先跑三张验脸，成了再铺量。你手上那个老变脸的角色，今晚就能按这套流程锁回来。

常见问题

固定种子和固定提示词是一回事吗？

不是。种子锁的是构图骨架，提示词锁的是长相，两边同时不动脸才不动。只改姿势词跑同一种子，大部分图姿势跟着变，脸还认得出；可换个 sampler，同种子同词照样换人。

垫图会不会把画风也一起抄过来？

会，重绘幅度低于 0.5 时尤其凶，我的厚涂参考图 60 张里带偏了 9 张。想只借脸不借画风，把幅度提到 0.6 左右，脸的保持会掉一点，风格渗透少很多，我最后停在 0.55 折中。

纯提示词能把一致性做到多少？要不要直接上 LoRA？

我的数字是 65%（39/60），姿势不极端的话够用。要做漫画分镜、三视图立绘这种硬要求，LoRA 或者 ControlNet 参考才是正解，提示词法是先跑通流程的保底，两者不冲突。

角色卡里的词用英文还是中文？

我两组都试过，同一模型下英文词的脸部命中率高出一截，中文词多半被当成风格描述消化掉了。卡本体用英文写，旁边用中文注释记字段含义，方便自己回看。

延伸阅读

角色一致性常和分镜、脸部细节两件事绑在一起，这两篇可以接着看：ai漫画提示词怎么写？分镜格和角色一致性、ai脸部提示词怎么写？五官描述的优先级。