Story2Board通过创新架构设计解决了传统工具的三大技术瓶颈:
- 潜在面板锚定技术:在潜在空间建立角色特征基准点,确保后续生成时始终锚定该特征集合。这区别于普通AI绘画工具每次生成都从零开始建构特征
- 动态注意力控制:通过调整transformer模型的注意力机制权重,在生成新画面时自动强化对角色关键特征(如发型/服饰)的保持程度
- 跨帧特征融合:当场景发生剧烈变化时,RAVM技术会在多帧间建立特征传递通道,避免出现角色突变
实测表明,在相同提示词条件下,Story2Board的角色特征保持准确率比Stable Diffusion等通用模型高出60-80%,特别适合需要严格角色管理的长篇叙事创作。
本答案来源于文章《Story2Board:从自然语言故事生成连贯的分镜脚本》