实测表演 Skill 提升 AI 角色演技，并对比 Seedance 2.5 与 H3 表现

以下是视频口播的自动转写，可能有错字。

波波说他可以提升AI演员的演技，让表演更真实。我可不信。你们先来看看这几个片段，猜猜哪些是实拍，哪些是AI呢？you know everything？I just didn't want you to get hurt. but i did it。

Whatever happens, I'll take responsibility. Sometimes I'm scared we won't make it to that day, but I keep thinking: when all this is over, we won't have to meet in secret or rush through every goodbye.

Then every morning when I wake up, I want to see you first. did you get it？Give it to me. I, I can't. You know what's inside, don't you?

I saw it. That's why I can't give it back to you. Can you hear me? 滚！what happened？I I DON'T KNOW HOW TO SAY IT! I COULD YOU PLEASE STOP ASKING?

大家好，我是波波啊，依旧是冲击万粉的第235天。那今天呢，是想跟大家聊一聊关于角色表演。那我测试了一个scale，它能帮助我们的角色呢，拥有更好的演技。那首先呢公布一下片头的答案啊，就是所有的片段呢，都是用 ai 生成的。当然 ai 跟真实还是有一定的差距啊，那我们需要做的事情呢，就是不断的去贴近弥补。

那接下来的时间呢，我会给大家详细的讲解 scale 的用法，工作流的使用，还会具体的看一下 c-dense 2.5和 h3两个模型中的表现差异。那这个 scale 工作流以及我演示的一些素材啊，都会给大家打包整理。首先介绍一下这个 scale，它的主要作用呢，就是帮助我们优化我们的提示词。

那很多 ai 视频的问题呢，它并不是说人物不会动。而是说人物没有在表演。我们经常会在提示词里边写到，他很生气、他很开心、他很伤心。那这些都是抽象的一些情绪，模型并不知道该怎样表现。那这一个 scale 呢，它会把这种抽象情绪啊翻译成具体的、可执行的一个行为。

那比如说我们说轻视，那它就会把它翻译成微微压低我们的眼睑。保持凝视、轻挑眉尾，那以及说完这些台词才会出现的一个浅笑。那这些都是依次呈现的具体的动作，所以它的作用呢，就并不是给提示词去堆更多的形容词。而是让每一个表情呢都有触发，它的变化呢是有一个过程，这样的话最后呈现的内容呢就会更准确。

那使用方法呢也很简单，安装好这一个 scale 之后呢，我们就直接搜索表演。这样就可以调用这一个 scale。那在后面呢，我们就只需要提供我们的人物图片、我们的台词，以及想要的一个情绪方向。那这里我提供的脚本呢，还是稍微详细了一点，大家如果自己的更简单也没有关系啊，只需要交代一下他的一个情绪变化就 ok 的。

那接下来呢，ai 就会帮助我们分析角色的目标和潜台词。再建立这个情绪曲线，然后给到我们一个时间轴的设计，里面就包括了一些眼神、微表情、呼吸、身体动作，以及台词的停顿和声音的变化。那这一个时候呢，我们就可以直接使用这一个提示词啊。那有了提示词之后，我们再来看我们的工作流。

那为了让我们的提示词有更大的作用啊，所以我是采取了比较保守的一个关流搭配啊。那这里呢，是加了一个额外的真实人物的 lora。那这一个 lora 呢，是可以降低一下我们画面的油腻感。那待会呢，我会给大家详细的看一下是否使用它的一个差异。这里呢依旧是上传我们的提示词，设置好我们的视频时长。

这里的提示词呢，大家看到跟刚才的不一样啊。是因为我把它转换成了 h 3的一个六段式，但其实大家直接使用这一个提示词啊，也是可以生成的。在其他的案例呢，我都有使用这一个测试过。那其他需要注意的地方呢，几乎就没有了。工作流的使用是很简单的。那接下来呢，我们就看一下同一个案例啊，在 c 2.5和 h 3当中，它的一个不同的表现差异。

那这里呢还使用了原生的1080p啊，那这个花费呢肯定是不少的。didn't want you to get hurt. 喜欢我视频的朋友呢，可以三连支持一下。那当然，其他的案例对比呢，我都是使用的720P的，就保证一个公平性嘛。那我们来看他们的对比。

那我这里播放音频呢，就使用是左边的，就是C2.5的音频。你知道一切。I just didn't want you to get hurt. but i did it。Whatever happens，I'll take responsibility。

那这一组呢，大家可以明显看到的差异就是右边它整个画面的一个对比和饱和是偏高的。它这些高光的地方呢，是有一些溢出油腻的表现。我给的参考图呢，是这样的。C2.5的画面呢，它去除了参考图原来偏红的一些部分。那它H3这一块的表现呢，就差了一些。所以在工作流里边，我们刚才提到我加了一个真实人物的 laura，加上它呢是可以改善一下我们的画面，降低一下饱和和对比，去除了一些油腻感。

那这里可大家可以看一下，我把 lora 强度开到0.7之后，跟这个0.3的一个对比。你知一切。I just didn't want you to get hurt. But i was the one 那可以看到它是有一定的改善效果了，会更接近我们参考图这种柔和的一个状态。

但它同时呢也有一个缺点啊，它给整个画面呢加上了一层磨皮的效果。所以有的时候皮肤纹理的这种细节表现，它相对于这个低强度的 lora 呢，就会欠缺一些。那这一点呢，就看大家的取舍了。那接下来我们再看第二组。Did you get it？Give it to me.

I can't, you know what's inside, don't you? I SAW IT, THAT'S WHY I CAN'T GIVE IT BACK TO YOU. 那这一组的差异呢，会比刚才那一组会小一些。我们先找到这个参考图，那C纳斯2.5呢，它依旧是把画面更柔和了一点，降了一点锐度。

那这一组的这个质感呢，H3看着会接近一点。当然它的对比呢还是高了一些，但是效果是比刚才好的。那我自己猜测其中的原因呢，是因为这一组它的一个人脸的占比会稍微小一些。所以他的一个脸部的表现的一个差异，就相对于没那么明显。那这一组 h 3的效果呢，还是不错的。

我们接着继续看。can you hear me？滚！what happened？I, I don't know how to say it. I, could you please stop asking? 你看这一组的差异又比较大了，特别是到最后啊，你看他脸上的这种细节呢，几乎是没有了，而且脸上的这种明度分配啊，就特别的不均匀。

但是啊，这个 h3的效果呢，跟2.0的效果，我觉得已经非常接近了。我给大家看一下，我用2.0也跑了一次，看一下对比。can you hear me. 我，我害怕。I I DON'T KNOW HOW TO SAY IT COULD YOU PLEASE STOP ASKING 这组的效果差异就很小了，然后刚才提到的这一个提示词的问题啊，我给大家再看一下，我如果使用中文提示词。

CAN YOU HEAR ME. What happened? What? What happened? I, I don't know how to say it. I. Could you please, please stop asking?

中文提示词呢，依旧是能够执行的。但是这里呢，大家需要注意两点：我们看我们这一张参考图啊，它这张图本身呢，是带有一定的这个噪点；再加上他人物啊，他皮肤上有一些雀斑、痘印、疤痕，真实的这种纹理表现啊。那这两种情况呢，遇到一些大幅度的肌肉调动动作，它的观感呢，可能就不大好。

就比如说像最后的这一块，就五官就显得有一些扭曲。我给大家再看一下这个案例，大家注意看右边啊！像正常的这种表情表现啊，都是很好的。但是遇到一些大幅度的肌肉调动啊，比如说从这里直接到这一块儿，肌肉的呈现呢，就是不真实的情况。所以遇到这种情况，大家就需要去改善一下你的参考图，再优化一下你的提示词啊！

那以上呢，就是我自己跑的这一些测试啊。这一个 scale 以及工作流的使用呢，是非常简单的。那其实写提示词的核心呢，就是把我们使用的一些抽象情绪的描述，转变为具体执行的动作。那这一块如果大家熟悉了之后啊，甚至就可以不用这一个 scale，自己就能写出更好的提示词。

来让自己的作品角色呢，去 ai 化，就更贴近真实的表演。那希望我的分享呢，对大家也有一定的帮助啊，感谢大家的支持，咱们就下期再见。