设计真实角色
先构建人，再构建镜头。将身份、摄影、表演和连续性分离，这样电影级的修饰就无法掩盖一个薄弱或普通的的面孔。
此工作流适用于成人角色。涉及未成年人的请求，请使用适龄工作流和适用的安全规则，不要随意调整这些选角启发法。
对于图像生成工作，请使用可用的光栅图像生成技能或工具。除非用户明确要求变体，否则每次生成只提供一个可审查的资产。
核心规则
- 将“逼真”视为个体的特异性，而不是额外的毛孔、颗粒、模糊或摄影术语。
- 将“独特”视为一小组相关的解剖学细节，而不是丑陋或缺陷堆叠。
- 绝不要从种族或解剖学特征推断道德、智力、弱点或可信度。通过表情、造型、行为和故事背景来进行情感选角。
- 始终一致地保持以主体为参照的左右方向。当方向重要时，说“主体的左侧”。
- 保持身份工作情绪中立。只有在用户批准角色后，才添加角色表演。
- 当拒绝的理由是身份本身时，不要将已拒绝的面孔作为参考。
- 在项目环境中工作时，将已拒绝的输出保留为诊断证据；不要静默覆盖它们。
- 在基于真实人物照片进行条件化处理之前，需要获得用户的许可或明确的使用权。不要发布私人参考或生物特征材料。
选择控制路径
纯文本身份发现
在没有任何面部参考时使用。期望减少默认脸行为，但不能保证完美自然或可重复的身份。生成一个候选，审查它，然后将批准的图像锁定为参考。
生成的身份参考
在文本生成的身份通过审查后使用。将批准的身份图像附加到后续的摄影和表演生成中。声明面部、比例、局部标记和稳定的配饰为不变项。
真实人物身份参考
当需要最大的人类特异性或身份连续性，并且用户提供了授权照片时使用。如果工具支持，优先使用多个角度和表情。保持身份条件化与姿势、光线和表情控制分离。
不要声称仅凭提示词就等同于面部嵌入、地标、适配器或微调。说明当前工具的真正控制限制。
工作流
1. 定义身份目标
记录：
- 成人年龄段；
- 文化背景，但不要变成刻板印象；
- 故事所需的普通社会印象；
- 要避免的特质，例如魅力、反派标志、幼稚化或英雄式的硬朗；
- 角色弧光中的阶段；
- 结果是身份发现、身份保留还是表演。
将道德或情感需求转化为选角和行为。例如，“观众应该为他哀悼”变成了“平易近人、专注、日常、能够展示可信的脆弱”，而不是一个所谓的善良头骨形状。
2. 诊断可见的AI信号
在重写提示词之前先对问题进行分类：
- 默认身份： 人口统计平均值，和谐的五官，没有个人历史。
- 情感堆叠： 眉毛、泪水、汗水、张开的嘴、耸起的肩膀和象征性的双手都在解释同一种情绪。
- 目录式呈现： 灰色无缝背景、分割面板、重复的全身和特写姿势、均匀的锐度。
- 合成纹理： 均匀分布的毛孔、汗水、皱纹、高光或皮肤光泽。
- 美颜先验： 对称的脸、理想的下颌、小巧的鼻子、大眼睛、完美的头发、化妆感的皮肤。
- 电影化伪装： 在角色可信之前就应用了颗粒、暗调、散景或色彩分级。
只修复诊断出的那一层。不要添加更多的摄影效果来修复默认身份。
3. 编写身份指纹
指定五到七个可观察的组。在起草生成提示词时阅读 prompt-recipes.md。
覆盖以下有用的子集：
- 面部轮廓和不对称的左右轮廓；
- 眼间距加上不同的眼睑行为；
- 眉毛高度、密度或眉尾长度；
- 鼻梁、鼻尖和鼻孔的关系；
- 嘴唇、丘比特弓、嘴角和下巴；
- 一到两个局部皮肤标记；
- 发际线、鬓角、碎发、耳朵或稳定的眼镜。
使用方向性关系，例如“主体的左眼睑略微更下垂”。避免模糊指令，如“独特的面孔”、“真实的人”或“不是AI”。保持每个差异轻微且在解剖学上合理。
不要最大化每个维度。一个强烈的不规则性加上几个安静的辅助差异通常比六个夸张的缺陷更可信。
4. 生成身份层
移除叙事和电影变量：
- 一个成年人；
- 情绪中立，闭嘴，放松的眉毛；
- 直视或接近直视的专注目光；
- 简单的实心墙壁；
- 大范围的柔光和中性的白平衡；
- 接近 50mm 镜头的正常视角；
- 足够的景深，能看清双耳和面部平面；
- 普通、轻微磨损的服装；
- 没有美颜修图、HDR、魅力、胶片颗粒、人工模糊或戏剧性的调色。
不要附加被拒绝的身份参考。不要在此阶段添加恐惧、悲伤、浪漫、威胁或动作。
5. 在迭代前审查
阅读 review-rubric.md。询问用户的第一印象判断，不要自动生成另一个候选方案。
将这些判断分开：
- 身份真实性；
- 角色契合度；
- 情感选角；
- 摄影质量。
一张脸可能通过真实性测试但未能通过选角测试。保持这个区分的明确性。
6. 锁定身份
在明确批准后：
- 将批准的资产命名为身份锚点；
- 记录稳定的解剖特征、局部标记、发际线和配饰；
- 将所有被拒绝的身份排除在以后的参考集之外；
- 对于每一次展示该面部的后续生成，都需要使用批准的锚点；
- 避免后续提示要求重新设计已批准的面部几何结构。
7. 添加摄影层
使用已批准的身份进行生成或编辑。只添加环境、服装、镜头、曝光、构图和介质特定的伪影。在添加表演之前，确认面部仍然匹配。
摄影可以支持真实性，但不能创造身份。拒绝那些恢复美颜对称性或淡化局部标记的输出。
8. 添加表演层
用一个具体的微观情境来驱动表演，而不是一堆形容词：
- 弱：“恐惧、绝望、哭泣、流汗”；
- 强：“他听到身后有一块地板在移动，正在努力屏住呼吸。”
允许一两个非自愿信号，比如呆滞的目光和紧绷的下巴。除非故事特别需要，否则不要让象征性的手部姿势、哭泣的眉毛、张开的嘴和全身情绪化的哑剧出现。
9. 构建连续性
对于图像序列或视频，提供：
- 已批准的身份锚点；
- 如果支持，上次批准的场景或连续帧；
- 稳定的服装和局部身份标记；
- 当前镜头的微观情境；
- 一个简短的不变项列表，禁止面部重新设计。
当可用时，使用多参考或身份条件化功能。不要暗示视频模型可以修复一个不可信的原生身份。
一次只改变一个变量
当结果失败时，只改变一层：
- 默认面孔 → 重写身份指纹；
- 逼真但选角错误 → 创建一个新身份，而不是重新造型旧面孔；
- 人物正确但肖像虚假 → 只改变摄影；
- 人物和镜头正确但表演戏剧化 → 减少表演信号；
- 身份漂移 → 加强参考条件化，而不是增加文本形容词。
当多个候选者在撰写了具体指纹后仍然明显是合成的时，停止纯文本迭代。建议使用授权的真实人物参考或专门的身份条件化工作流。
交接
报告：
- 已批准或候选的资产路径；
- 生成是纯文本还是有参考条件化；
- 所使用的身份指纹；
- 通过了什么和什么仍然不确定；
- 下一步要测试的单一层；
- 影响身份保真度的确切工具限制。