AI图像生成模型一致性角色生成技术对比

生成一致性角色的技术演进

过去，生成一致性角色图像的最佳方法依赖于训练好的LoRA模型。这需要创建一个图像数据集，然后在FLUX LoRA上进行训练。更早之前，则不得不使用ComfyUI工作流，该流程需要结合SDXL、ControlNet、IPAdapter以及一些非商业的面部特征点模型。如今，情况已变得异常简单。

现在，已经可以选择能从单一参考图像中准确完成此任务的先进图像模型。本文将重点介绍哪些模型可以做到这一点，以及根据需求哪个是最佳选择。

最佳的一致性角色生成模型

截至2025年7月，有四个模型能够根据单一参考图像创建逼真且准确的输出。按发布时间顺序排列：

• 某中心的 gpt-image-1
• 某机构的 Gen-4 Image
• Black Forest Labs 的 FLUX.1 Kontext
• Bytedance 的 SeedEdit 3

在本文撰写后，又有两款新模型发布：

• Ideogram 的 Character
• 某机构的 Gen-4 Image Turbo

FLUX.1 Kontext有几个不同的版本：pro、max 和 dev。Dev 是 kontext 的开源版本，可控性和可微调性更强，但功能不如 pro 版强大。

为了撰写本文，专门创建了一个模型来方便比较输出结果。这是一个并行运行 FLUX.1 Kontext、SeedEdit 3.0、gpt-image-1 和某机构的 Gen-4 的对比模型：fofr/compare-character-consistency。

价格与速度对比

首先，是核心指标：速度和成本。下表显示了每个模型的价格和速度。gpt-image-1 的价格取决于选择的输出质量（低、中、高）。Gen-4 Image 的价格取决于选择 720p 还是 1080p 分辨率。

总而言之，gpt-image-1 是最慢且最昂贵的模型，而 Kontext Dev 是最便宜且最快的。代价在于质量，下文将对此进行更详细的分析。

保留角色身份特征的能力对比

接下来比较每个模型保留角色身份特征的能力。

在以下对比中，gpt-image-1 使用了高质量和高保真度设置。选择 FLUX.1 Kontext Pro 作为质量和速度之间的最佳折衷方案。某机构的 Gen-4 Image 则使用 1080p 分辨率。

摄影精度

以下是一组不同的示例，展示了每个模型在摄影输出方面的优势和劣势。

新的活动

在这两个示例中，可以看到 Gen-4 的优势得以体现。其构图最具吸引力，角色也最准确。

微调场景

如果想保持大部分原始构图，只改变场景的一小部分，所有模型都处理得很好。

半身肖像与特殊的发色和瞳色

这是一个更具挑战性的对比，角色拥有异色瞳、双色头发以及一些面部标记。

可以看到每个模型都能处理头发和眼睛。

刮胡子、穿外套和下雨

这次不要求完全一致，而是尝试保持同一个人但改变一些特征。

结果好坏参半，只有 SeedEdit 3 和 gpt-image-1 能处理“刮干净胡子”的要求。但 gpt-image-1 生成的人物也完全变成了另一个人，这可能是最差的结果。

尝试纹身

这里尝试一个具有多个独特纹身的角色，以观察每个模型对它们的处理效果。没有一个模型是完美的，Gen-4 和 gpt-image-1 在保留颈部纹身方面做得最好。

创意任务和完全转换

在这些示例中，目标是将角色转换成其他事物，或以不同风格展示他们。一个好的模型应在执行转换的同时保持角色的身份特征。

改变风格

通过这些简单的风格变化，可以很快看出 Gen-4 不应被用于此类风格化任务。

变成其他事物

万圣节到了。将她变成女巫，将他变成兽人，将另一个人变成潘多拉星的蓝色纳美人。Gen-4 输出了最佳的女巫图像，但也生成了最不像的兽人。

在这个示例中，Kontext Pro 不愿意创建蓝色纳美人的图像，因此展示的是 Kontext Dev 的结果。

结论

总体发现如下：

• Kontext Pro 功能多样，能产生出色的结果，但面部周围经常有太多伪影，这常常导致图像无法使用（这些伪影在 Kontext Dev 中似乎不存在，但 Dev 的整体质量较低）。
• gpt-image-1 总是会添加一种独特的黄色调，即使启用了高质量和高保真度设置，身份特征也经常改变。鉴于其最高的成本和最慢的速度，仅建议将其用于最复杂的任务。
• SeedEdit 3 倾向于局限于初始构图，使得提示新角度或新场景变得困难。输出通常较柔和，看起来更像AI生成。在复杂场景中，连贯性也是个问题。
• 某机构的 Gen-4 在照片的相似度方面是最具适应性和最准确的。其主要缺点是在复杂场景中的连贯性，可能会发现一些意外的手臂、肢体或手。有时可以通过多次重试来修复，有时则不能。Gen-4 也无法对场景进行风格重塑。

推荐建议

• 对于照片：应从某机构的 Gen-4 Image 模型开始。如果需要更快或更便宜的输出，那么 Kontext Pro 是次优选择。如果 Gen-4 的某些输出不够连贯，可以随时将其通过 Kontext Pro 进行处理以修复。
• 对于更具创造性的任务和完整的角色转换：首先尝试 Kontext Pro。如果任务更复杂，并且预算允许，也应该尝试 gpt-image-1。如果负担不起 gpt-image-1 且 kontext 不适用，SeedEdit 3 是一个不错的廉价替代方案。不要将 Gen-4 用于风格化任务。