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作者：梅妞妞;姜丹;张寒;肖克晶;曹少中;
单位：北京印刷学院信息工程学院;
摘要：在内容生成领域中，文生图大模型在跨场景角色生成中经常面临角色一致性问题，导致角色特征不稳定或混淆，影响生成结果的质量和实际应用效果。针对该问题，本研究提出一种融合LoRA微调、模型结构优化与训练策略调整的角色一致性生成框架。引入层级化特征适配器与多模态提示联合训练机制，并设计一种用于全面量化角色一致性表现的多维度评估体系，对主体保真度、文本一致性与图像真实性进行评估。在Dreambooth的公开数据集上的实验结果表明，本研究方法可显提升生成内容中角色特征的一致性，所建立的角色一致性评价指标体系为该类任务的性能评估提供了统一标准。
关键词：生成式人工智能;;文生图大模型;;角色一致性;;LoRA
基金资助：北京市科技计划课题——科幻IP全生命周期数智化技术研究与应用示范(No.Z241100007624008);; 北京印刷学院青年项目——面向融媒体出版物的多模态信息分析与理解技术研究(No.20190125031)
