AI生成像素风如何保持一致？做对这几点很重要！

最近“AI ✖像素风”的搭配突然变得很热门，创作者们用粗颗粒感、低分辨率、强符号化这种带着复古游戏风格的视觉语言进行表达，加上轻松、幽默的气质，很容易在信息流中抓人眼球。

这次我也试着玩了一把，做了一条像素风视频短片，从灵感诞生到跑图跑视频再到剪辑，总共耗时4h。主角是一个小女孩骑着摩托，穿梭在中国的几个地标城市里：她通过摩旅，穿越城市地标、拾金币、点美食，在长城结识朋友、在敦煌打卡、最后奔赴云南泼水节。

整个画面用AI生成的像素素材拼合完成，配以“复古·蒸汽波”风格的音乐，形成一个40秒左右的复古旅程。

片子发布后，有群友好奇这条像素风视频制作的工作流，究竟怎么保持的人物一致性？于是我想用这篇文章把整个制作过程分享一下：像素风内容是怎么设计的？用到哪些AI工具？哪些部分靠生成、哪些需要动手拼接？希望这套流程能对想用AI做创意视频的朋友有帮助。

统一风格的第一步

提示词要怎么写才高效？

要让AI生成的画面在风格上保持统一，提示词是最关键的起点。像素风是目前AI生成稳定性很高的一种风格，尤其是像 8-bit、pixel art、isometric view 这类标签化很强的关键词。用起来几乎是“即打即出”。但如果你希望整条视频看起来像同一个系列、同一个“世界观”下发生的旅程，那提示词的稳定性、组合逻辑就很关键了。这次我用的是一套固定的“主提示词模板”做打底，然后根据每个城市场景去做轻微调整：

像素艺术风格，8 位像素质感，早期电子游戏和计算机图形风格，16-bit pixel art

由于我在一开始就确定好了视频的基本形式：女孩骑着摩托，从画面一侧横向穿越各地场景，就像一款老游戏的地图移动。所以这个设定决定了我在生成图像时，必须统一限定“景别”和“机位角度”。

具体来说，我把画面统一设定为大远景 + 平视视角。这样角色和背景才能完整地同时出现在画面中，摩托车有足够的空间“穿过画面”，场景也能展现出地标特征。否则AI很容易生成俯视或仰视角度，甚至是带边框的照片——这些单张图看上去虽然也不错，但一旦拼接在一起，视角会错位，节奏也会被打乱。

（同样的提示词若不限定景别角度，抽卡就有多种选择）

后续则在每个场景中加上对应地标和想要的画面关键词，比如：

这一步提示词一方面统一了风格——通过固定的关键词组合，让AI输出的画面在色调、像素质感、视觉语言上保持一致；另一方面则控制了构图——确保画面能容得下角色的骑行路径，也方便后期横向拼接和动作设计。

一致性靠AI？

其实还得手动“造动感”

虽然这条视频整体是用AI驱动的，但女孩骑摩托“穿越画面”的动感，其实并不是一键生成出来的。尤其是女孩在画面中不断横向骑行这个动作，看起来像是一整张由「城市背景图+马路+骑行女孩」组成的图片，图转视频生成，但实际上是人工手动“拆图—转视频—抠像—拼接”的结果。

（你以为的一体性&实际上手动一致。。）

要让人物在多个场景中的连续出现，同时做到动作一致、风格统一，并不像看起来那么轻松。一开始我尝试的是一个比较理想化的方案：

先生成好某个城市的地标画面，比如上海东方明珠。随后用它作为智能参考图，通过文生图得到“女孩在这个场景中骑摩托”的整体画面。这个方法确实省事，但问题是——结果极其不稳定：

·AI会把人物的位置、角度、比例随机处理，有时摩托只有一个轮子、有时直接被遮挡；

·同一个人物在不同图中风格有细微差别（比如脸部、骑姿、衣服），连起来就会穿帮；

·景深和透视也会乱，不容易统一画面逻辑。

所以后面我换了更可控的方案：

1. 人物和背景分开处理

只生成一张动作姿态稳定（固定远景、平视、骑行状态）的小女孩骑摩托素材，再通过转视频+抠像+关键帧位移，在不同场景中反复使用，让她“看起来”像是在不断前进。

（跑出适合的图片后，用图片编辑软件抠像、镜像处理）

马路的生成也是一样的操作方式，不过比起骑摩托车的小女孩，马路的生成过程还真是个看起来很小但当时让我挺崩溃的细节：

AI完全不理解“生成一条横向城市道路”的含义，它要么生成的是俯视图，要么就是一条纵深视角的“开过去的路”，完全没法用。

反复试了几轮之后，才终于勉强拼出了一组能用的“横向马路”素材。多余的元素就通过细节修复消除笔来处理。

AI未必能一次理解你要的空间逻辑，特别是涉及“路径”、“方向性”这类词时，所以别想省事，有些素材真的只能靠反复试、手动修，再拼回流程里。

2. 动感靠关键帧造，不能来AI直接生成

视频中小女孩看起来一直在骑车，其实是用剪辑工具做的关键帧位移。将带透明通道的小女孩图片，转成一段“原地骑行动作”视频，再处理成带Alpha通道的视频素材，反复在每一个场景中使用，就完成了一致性。

3. 城市地标画面全是静帧，用横向滑动制造骑行感

通过在剪辑软件中k帧，使每张AI生成的背景图当作一个大静景从右向左滑，再加上前景人物原地骑行的视频抠像，就能制造出“持续前进”的错觉，营造横穿效果。这样“手动平移”便大大避免了AI在图生视频中“把背景拉花”或“把人物搞模糊”的问题。

有互动才有故事

创意灵感 + AI执行的搭配思路

当我把主线“女孩骑摩托穿越城市”的基础画面搭好后，很快发现一个问题：如果始终只是一个人骑行，画面会显得单调，信息也太单一。这个时候，我开始思考怎么在保证风格一致的基础上，增加一些场景交互，丰富节奏和故事感。

我第一个想到的是从游戏里借思路：比如《超级玛丽》中跳起来捡金币、吃蘑菇、变身……这些互动都是“游戏内的情节点”。于是我开始做第一个“交互场景”设计：

【互动一】女孩捡金币 → 停车买吃的

先生成了几枚像素金币图，在剪辑中让女孩在某个城市段落前“捡到金币”。然后设计出一个小吃摊背景，在女孩骑行经过时停在画面中间，选定一帧截出静帧，再让AI参考这帧生成视频：

结果AI生成的动作非常惊喜——女孩的动作非常自然，背景人群也有真实感，几乎就是我脑中画面的一比一还原。

这个灵感成功后，我又接着想“要不让她停下来吃点东西？于是我再单独生成了几个像素风的“食物”静物图，把它合成到画面里：

（生成元素）

（剪辑拼贴）

这时候，小女孩停下来、点餐、吃面，整个节奏就从骑行变成了一个“停留+互动”的段落，内容节奏被自然打断了，信息也更丰富了。

【互动二】加入同伴角色，打破单人叙事

为了让女孩的旅途不那么“孤独”，我还想设计一个同伴角色，于是有了“路边男孩招手”的情节。我先用女孩一个人的首帧图生成“女孩看见男孩打招呼，男孩上车”这个片段

后续再用“两人骑行”的静帧图做抠像参考，做成新的“动态素材”，反复使用，控制人物一致性。

这一整套操作，其实不复杂，但关键是创作者想好怎么设计场景与信息，再让AI来“补图”或者“接动作”。AI能做的，是把创作者设想的“某一个瞬间”变成画面，再配合剪辑，让它自然地融入视频节奏里。因此对我来说，真正有趣的不是AI生成了画面，而是它能执行我脑海中的创意结构，真正实现人类创意驱动AI工具的落地。

创意流程的主导权

依然在创作者手里

AI擅长生成，但不擅长判断。它可以快速完成图像的延展和动作的补足，但并不知道该在什么时候让人物停下来、该在什么位置加入情节转折、该如何控制一段视觉旅程的节奏与密度。

从“画面统一性”到“动效节奏”，从“玩法结构”到“交互细节”，这些判断，依然是创作者在做。提示词怎么写，图怎么用，动作怎么接，节奏怎么切——都是在一个个创意节点上，人先提出“应该是什么”，AI再去完成“可以是什么”。

这条像素视频背后的工作流，更像是一个缩影：不是“生成即创作”，而是“创意发起 + 判断控制 + 生成调度 + 局部微调”构成了今天AI时代的内容生产链。创作者主导内容的能力，反而变得更加关键。

文章来自于“CMAI-Hub”，作者“刘娜志君”。