AI 生视频一致性全流程：数据集、打标、LORA

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本文将深入探讨 AI 生视频过程中涉及的各个环节，包括全部工作流、数据集、图片收集、打标、触发词、生成模型以及 LORA 人物一致性、图生图等方面，分析它们对视频生成一致性的影响，并探讨相应的优化策略。 AI 生视频的工作流是一个复杂的系统，通常包括以下几个主要步骤： （一）数据收集与预处理 这是整个工作流的基础。首先需要收集大量的相关数据，如图片、视频片段、文本描述等。这些数据来源广泛，可能来自互联网、专业数据库或用户自行采集。收集到的数据需要进行预处理，包括清理噪声、统一格式、调整分辨率等操作，以确保数据的质量和可用性。 （二）模型选择与训练 根据具体的生成任务，选择合适的生成模型，如基于深度学习的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。然后，利用预处理后的数据集对所选模型进 ………………………………