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# BaZIwUkMli87D4k9raUcuWSBnXe
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Source: https://ocnmca6f1o0p.feishu.cn/wiki/BaZIwUkMli87D4k9raUcuWSBnXe
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## 工作内容概述
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1、研究通过让AI来生成Spine跟特效
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## 一. 让生图模型一次出多张图
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**问题背景**: Spine 动画需要角色在不同姿态、不同表情下保持是"同一个人"。但生图模型的常见痛点是——同一个角色描述跑两次,出来的脸、发型、配色都会有微妙的不一样。这种不一致到了 Spine 上是致命的,每帧都像换了个人。
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**今天的尝试**: 让模型在一张图里同时生成同一个角色的多个姿态/表情,**把"一致性"变成模型在单张图内部需要保持的属性**,而不是依赖跨图调度。这是一个比较取巧但思路成立的办法。
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**结果**: 一致性确实变好了——同一张图里几个分身的脸是一致的。但**清晰度掉得比较厉害**:单张图被切成 N 份后,每个角色的有效像素就只有原来的 1/N,放大到 Spine 工程里细节糊掉,眼睛、装饰、纹理都辨识不清。
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**关键判断**:
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- "把多帧塞进一张图"换来一致性,但牺牲了分辨率;这是一个明确的 tradeoff,不是 bug;
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- 要么换更高分辨率的底模(成本和速度上升),要么换思路——比如用 LoRA 训练一个角色专属小模型来锁一致性,**单图依然走原分辨率**;
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- 后者更可持续,前者只是当下能跑通的临时方案。
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## 二. AI绿幕视频生成 + 程序抠图
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**思路**: 让 AI 直接生成"角色在绿幕背景下做一段动作"的短视频,然后用程序对每一帧做色键抠图。
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**问题**:
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- **结果不稳定**。生成出来的视频经常达不到预期:有时候动作幅度不对,有时候手臂穿模,有时候表情丢了,有时候绿幕背景被部分污染(边缘溢色);
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- 跑出来一版可用的,平均要"抽卡"好几次。这意味着这条路在当前形态下**没法纳入正式生产流程**,产出节奏不可预测,没法排期,也没法估成本。
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**关键判断**:
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- AI 视频生成目前还在"惊艳但不可靠"的阶段,**适合做概念验证、不适合做量产**;
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- 如果一定要走视频路径,正确做法不是直接出绿幕视频,而是把它当成**参考动作生成器**——输出一段视频给动画师做参考,最终的 Spine 动画还是人来做。这样把 AI 的"惊艳"用在它真正擅长的地方(启发、参考),把"可靠"留给人;
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- 直接当生产工具用的话,视频抽卡的方式产出不太稳定。
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## 三. 通过ComfyUI + SeeThrough 工作流直接拆角色图层
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**ComfyUI**
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是一个把 AI 生图、生视频、抠图、换背景这些能力拆成"节点",再让用户像搭积木一样把它们连起来的工具。 它本身不生产任何素材,它只是把一堆开源模型(生图、抠图、深度估计、分层扩散等等)串成一个可以反复跑、可以微调每一步参数的工作流。
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**SeeThrough**
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是一个开源的 ComfyUI 插件,思路是输入一张完整的角色立绘,它通过分层扩散 + 深度估计,自动把这张图拆成多层透明素材,并直接输出成带图层的 PSD。 如果跑通,理论上美术只要画一张完整立绘,就能直接得到 Spine 可用的分层文件,省掉手工切图和补全被遮挡区域的全部工作量。
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**今天的进展**:
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- 把官方工作流跑通了大半,理解了它内部"生成图层 → 估计深度 → 后处理 → 存 PSD"这条链路;
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- 在本地跑模型时遇到 HuggingFace 下载阻塞,转而尝试国内云服务(哩布哩布 LiblibAI)跑ComfyUI;
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- 云端跑时遇到模型版本与节点参数不匹配的报错,几轮调整后仍未跑通完整流程。
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