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--ow(omni-weight)行为规律

首次实测:2026-05-01(02 教程素材生产) 入档:2026-05-02 主线作品来源:02_角色一致性锚点/06_ow对比分析与金句.md


一句话总结

--ow 不是”听话度”的滑块,是”复读欲望”的滑块——给得太低等于没用 oref,给得太高等于让 AI 抄你自己。100 是甜蜜点


如何使用

场景推荐 ow
与基准图同氛围、构图相近100(默认)
暗光场景脸容易糊 / 全身镜头脸占比小150
想要变体而非复刻80-100
想要扩散同一画面的不同瞬间慎用 oref(那是 seed 的工作)

通用法则:先用 100 跑,只有失控才微调


实测对照(基准图:雪夜倚柱,ow 0/100/400/1000)

ow 值脸型一致五官一致头顶白花服装姿势锁定氛围质量创作自由度
1⚪ 30%⚪ 30%✅ 完全自由🌑 偏暗100%
100✅ 80%✅ 75%✅ 自然✅ 自由🌟 最佳60%
400✅ 90%⚠️ 90%+脑补元素✅ 显著🟡 较自由🌑 偏简单30%
1000✅ 95%✅ 95%✅ 鲜明被锁死🟡 复读基准图5%

三个反直觉发现

发现 1 · ow 不是”越高越准”——是”听话度”的滑块

ow=400 时出现了基准图本身没有的”泪痣”—— oref 在高权重下会把基准图里的”噪声”(睫毛阴影/雪滴反光)误读为”特征”并强化

这不是 bug,是它在认真听你的指令——它认为你想要”和基准图一模一样”,连噪声一起复制。

发现 2 · ow=1000 不是”溢出”,是”复读”

预期 ow=1000 会”溢出”(服装/背景被锁死)。 实测发现:V8.1 的实际表现是让你新写的 prompt 几乎被作废,直接输出基准图的”换角度版”

含义:99% 的时候你不需要 ow=1000——除非你就是想要基准图的另一个角度。

发现 3 · ow=100 给到的不是”完全一致”,是”灵动感”

教程要展示的不是”5 张一模一样的脸”——那叫 PS。 是”5 张不同状态下的同一个人”——这才是角色 IP 的本质。 ow=100 留出的 25% 创作自由度,正是这个”同一个人的不同瞬间”的灵动感来源


跨场景策略(5 场景一致性测试用)

场景建议 ow理由
1 · 与基准图同氛围100最容易稳
2 · 反差大场景(冷→暖)100需保留创作自由
3 · 同上100同上
4 · 暗光戏剧场景100 → 150(如脸糊再调)暗光场景脸容易糊
5 · 全身侧坐脸占比小100 → 150(如脸糊再调)同上

节奏:所有场景先用 ow=100 跑,只有那张明显失控才微调。


金句段落(可直接用于内容创作)

“oref 在 ow 越高时,越容易把基准图里的’噪声’当成’特征’去复刻——比如把睫毛阴影脑补成泪痣。这不是 bug,这是它在认真听你的指令。”

“ow=1000 不是给你新图——是让 AI 默认你想抄你自己。99% 的时候你不需要这么强的锁定。”

“角色一致性的真正目标不是’让她每张脸都一样’——是’让她看起来像一个真实存在的人,在不同时刻被拍下’。ow=100 给到的不是约束,是恰到好处的呼吸感。“


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