GPT Image 2.5 核心概念：参考图驱动的一致性 这里的关键不是“生成一张漂亮的人像”，而是让模型把参考图当作身份锚点，再只改变场景、姿态和镜头。本篇围绕 GPT Image 2.5 的参考图创作，把身份变量与画面变量拆开，并落实为 Arcloop 中可检查的镜头流程。
一集短剧需要同一个人出现在办公室、车站和夜晚街头。单张图都很好看，剪到一起却像换了三位演员。解决这个问题，需要先制作一张能反复引用的角色母版，再围绕母版安排镜头。
我们为这篇 Arcloop 教程设计了“角色母版—单项变化—逐镜验收”的练习路径，并以原创角色“林遥”贯穿参考图、画布和分镜。先固定身份，再安排镜头；每次生成都能找到同一个起点，出现偏差时也知道退回哪里。
第一步：先定义五个不会变化的特征
先写一段短的角色说明：年龄段、脸型与五官、发型发色、标志性物件、基本服装。不要一开始就加入跑步、雨夜、逆光、多人互动。那些因素会让你很难判断“角色本身是否稳定”。
以原创角色“林遥”为例：29 岁，短黑发，偏长的脸型，右侧眉尾较淡，灰绿色夹克，斜挎旧帆布包。这里最值得固定的是脸型、发型和衣服结构。诸如“很有故事感”可以表达氛围，但不适合当作身份判定标准。
| 固定项 | 可以随镜头变化的内容 |
|---|---|
| 脸型、五官间距、年龄感 | 表情、视线方向 |
| 发际线、头发长度、发色 | 轻微风吹和自然散发 |
| 夹克颜色、领型、口袋位置 | 褶皱、环境光造成的亮暗 |
| 帆布包的形状与肩带 | 透视、遮挡、持包动作 |
在 Arcloop 打开图片创作入口，用文字开始生成；已有角色照片时，先添加参考图。当前入口名称以界面显示为准，本文不要求选到某个未显示的 2.5 子型号。
制作原创成年角色“林遥”的参考设定图，横向画面。
人物：29 岁东亚女性，短黑发，偏长脸型，右侧眉尾较淡。
服装：灰绿色短夹克，两个方形胸袋，米白圆领内搭，旧帆布斜挎包。
排列：左侧为自然站立全身正面，中间为半身侧面，右侧为面部近景。
三处必须是同一个角色、同一套衣服。中性灰背景，柔和均匀光照。
不添加场景、不添加文字、不做夸张表情。每个人像之间保留空白。
这份起始模板围绕林遥的身份特征编写，重点是让正面、侧面与近景共享同一套约束。生成后先看五官，再检查口袋和肩带；如果侧面已经换脸，先修母版，不要继续做几十张场景图。
第二步：在画布上选定母版，再做场景变化
保留满意的图片，使用画布的“引用”把它作为后续生成参考。在项目上下文中，可将确认的图保存至素材库或绑定到已有角色。保存动作的意义是让后续分镜有明确依据，而不是把“最像的一张”留在聊天记录里靠记忆寻找。
先做一个变化较小的测试：保持中景和正面角度，只换背景。确认人物稳定后，再改变机位。
以所附角色母版为唯一人物身份参考。
让林遥站在清晨的旧火车站候车大厅，手握一张空白车票，望向画面左侧。
保持脸型、五官比例、短黑发、灰绿色夹克和帆布包的结构。
中景，平视机位，人物位于画面右侧三分之一，左侧留出环境空间。
窗外冷色天光进入大厅，人物面部仍可辨认。不要加入其他主角和字幕。
第三步：把连续镜头拆成单一变化
第二个镜头可以只换成近景，第三个镜头再改变视线。若一次要求“换城市、换衣服、奔跑、暴雨、侧脸”，失败后很难知道哪项变化影响最大。
引用已经确认的车站中景图，制作同一时刻的面部近景。
林遥仍朝画面左侧看，眼神从平静变为警觉。
保持人物身份、发型、衣领、光线方向和车站背景色调。
只改变景别和表情，不增加饰品，不改变故事时间。
在 Arcloop 的故事项目里，把镜头图关联到对应分镜，分别填写画面描述。若还没有镜头表，至少记录“镜头编号、人物参考、地点、动作、景别”。图片名称中的 LY_station_02_closeup 比“最终版2”更容易检索；这是推荐的命名方式，不是系统自动命名规则。
哪些变化应该判为失败
角色不像时，不要只看“美不美”。把母版与新图并排：眼距有没有变，鼻翼与嘴角的比例是否改变，额头和下颌是否像另一个人。服装也有连续性：背包肩带突然换边，会在剪辑中造成明显跳变。
环境造成的冷暖变化通常可以接受；固定面部标记消失、年龄变化、夹克口袋重画，需要重新生成或回到母版再引用。把一致性设为每个镜头都要通过的验收项：母版通过后，只要换了场景、角度或表情，就重新检查一次身份特征。
本篇完成后应该得到什么
交付一张角色母版、三张镜头图和一份身份检查表。每张镜头图都能追溯到母版；不合格图片单独保留为失败案例，避免再次被误用为参考。
接下来阅读局部编辑与版本保留，学习如何在已经合格的角色图上修改道具，而不把整个人物重新做一遍。
