还记得上一期那个一键生成三十四张分镜的工作流吗。
视频发完后，后台直接炸了。
好多粉丝在评论区喊话，说分镜是很强，但我能不能把五个人塞进同一个场景里。
还要能精准控制谁坐C位，谁坐旁边。
没问题，宠粉必须安排。
今天不仅实现了多人同框，还彻底解决了最头疼的AI听不懂人话的问题。
欢迎三连击，评论区扣多人同框，获取链接。
来，先看效果。
大家看这张最终的五人合照，是不是比之前的单人生图难多了。
以前做这种图，要么人物脸部崩坏，要么衣服互相串色。
但今天这个工作流，利用Qwen底模强大的语义理解力，配合我们独特的物理布局加AI融合两步法，效果非常惊人。
先看效果，就是这张地狱难度的五人全景图。
大家仔细看每个人的位置。
原始输入是五个人的正面站姿图和一张沙发背景图，融合后五个人优雅地坐在沙发上。
这种复杂的层级关系，AI很容易出现幻觉，经常把腿画飞或者把椅子画没。
但在这个工作流里，因为我们在前期做了精确的物理拼贴，AI只需要负责统一光影和统一画风。
所以哪怕这么多人，每个人的脸都没有崩，连包包的位置都准确无误。
我们再看两个简单的示例效果。
先看这张单人示例图。
它不仅仅是把人物贴在背景上，而是真正理解了坐在沙发上这个动作。
这为后面的多人同框打下了完美的基础。
再看这张双人互动图。
这是很多工作流最容易翻车的地方，也就是交互感。
在这个案例里，我特意测试了两人对话的场景。
大家看，左边穿蓝裙的女士和右边黑裙女士的眼神交流非常自然。
这说明我们的布局节点成功地限制了AI的发散，让它只在既定范围内进行融合。
这个工作流的核心逻辑非常清晰，就两步。
第一步，物理布局，也就是像PS一样拼贴。
我们用Compositor图层混合节点搭建了一个虚拟画布。
你看，我把背景图垫底，然后把五张人物素材拖进去。
我想让谁坐左边，直接拖过去。
想让人物大一点，直接拉缩放。
这就好比你在PS里拼贴，位置完全由你说了算，不再让AI瞎猜。
第二步，AI融合，也就是Qwen Image Edit重绘。
拼好后，这张半成品图通过VAE编码变成Latent，喂给Qwen Image Edit底模。
这时候配合提示词，比如从左到右依次坐着五位女士，AI就会基于你的布局进行重绘。
Qwen模型的优势在于它对复杂指令的理解力极强，它能看懂哪里是手，哪里是沙发缝隙，从而把光影、皮肤质感统一，瞬间变成一张真实的照片。
最后，可以通过潜空间放大工作流修复图片清晰度。
当然，想跑通这个工作流，有几个巨坑我必须提醒。
第一，背景要洁癖。
你的底图一定要干净。
如果有不需要的杂物，请先用修图软件擦除再导入。
底图越乱，AI越容易产生幻觉，把杂物变成奇怪的手或者脚。
第二，人物素材要差异化。
这一点最关键。
尽量选正面全身照。
而且，五个人的长相、衣服颜色差异要大。
如果两个人长得太像或者衣服太接近，AI就会产生幻觉。
第三，关于瑕疵修复。
就算是大模型，偶尔也会在手部翻车。
建议大家生成后，单独把瑕疵部分截取出来，用局部重绘修一下。
如果觉得脸不够清晰，接一个分块放大工作流，画质直接起飞。
这个工作流我已经整理好了，欢迎三连击，评论区扣多人同框，获取链接。
