我们在拆解对标视频，或者做AI视频商单测试Demo的时候，经常会遇到这样一个事情。
怎么把对标视频分镜对应画风模仿下来，用在自己的视频分镜当中？
这里由易到难给大家推荐几种方式。
即梦AI风格参考
即梦AI是一个非常便捷的工具，可以帮助我们获取目标画风的灵感。通过简单上传参考图片或描述目标风格，即梦AI能够生成与对标视频画风相近的样式，供你参考。其优点在于：
- 操作简单，无需复杂配置。
- 适合快速构思初稿，尤其适用于画风提案阶段。
最后添加准确的提示词描述，生成对应的图片
适用场景：
- 初步确认项目的画风方向。
- 为分镜图提供快速的风格参考。
MJ的--sref指令
MJ（MidJourney）是一款流行的AI生成工具，广泛应用于创意设计中。通过指令，你可以让MJ依据参考图片生成画风相似的作品。
--sref
操作步骤：
上传对标视频中的关键帧截图到discord，复制链接
使用指令让MJ生成对应画风的图片。
--sref
优点：
- 画风高度一致。
- 输出质量高，适合高端视频项目。
MJ对提示词的描述要求较高，建议结合视频风格特点进行精准输入。
SD webUI的图生图功能
Stable Diffusion（简称SD）是目前AI画风生成领域的热门工具，其WebUI版本提供了功能强大的"图生图（img2img）"功能。
如何操作：
- 准备对标视频的分镜图或截图。
- 导入SD WebUI的图生图模块。
调整参数（如提示词、重绘幅度等等）生成目标风格的分镜图。
优势：
- 高度可定制，支持多种画风模型。
- 可通过微调参数实现更贴合需求的输出。
劣势：
- 对用户有一定的技术门槛，需熟悉WebUI操作。
SD webUI的IP-Adapter功能
IP-Adapter是SD WebUI中的一个进阶工具，专注于在保持原始画面构图的基础上，迁移特定风格。
使用步骤：
- 导入对标视频的截图作为基底。
- 加载对应模型的IP-Adapter模型(sd1.5或sdxl等)。
根据需要调整风格强度和细节程度。
适用场景：
- 高度还原对标视频的画风。
- 在构图和画风之间找到平衡。
推荐理由：
- 对技术熟悉者非常高效，输出质量稳定。
- 结合SD批量出图功能，在需要批量生成分镜时表现尤为突出。
Flux的Redux模型风格参考
Flux是一个新兴的AI工具，其Redux模型以灵活的风格参考功能而闻名。相比传统工具，它能够对多风格进行融合，生成兼具原创性和参考性的画风设计。
具体做法：
提供对标视频的画面截图作为输入。
配置Redux模型风格权重，融合生成独特画风。
亮点：
- 支持风格融合，更适合需要创新性设计的项目。
- 结合ComfyUI工作流有更多的定制化内容
挑战：
- 学习成本较高，需要熟悉ComfyUI的使用和Redux模型的参数设置。
结语
以上五种方法分别适合不同的场景需求，大家可以根据自己的项目需求和顺手的方式进行使用
快速参考： 即梦AI和MJ
高度还原： SD WebUI的图生图和IP-Adapter功能
更多定制： Flux的Redux模型