最近跟几个做内容的朋友聊天,发现大家用AI生成角色时,总容易掉进同一个坑:急着把一堆外貌特征、性格标签丢给模型,结果出来的角色要么像个精致的纸片人,要么人设前后矛盾,故事里一动就“崩”。
这让我想起早些年玩角色扮演游戏,自己创建人物时的感觉,不是属性点拉满就叫“设计”,真正的角色是活出来的,是能在你脑海里自己走路、说话、甚至跟你顶嘴的,用AI训练或生成角色,道理其实相通,今天不聊那些复杂的参数和算法,就聊聊,如果我们想得到一个“活生生”的、能用于故事、游戏甚至品牌对话的AI角色,到底该怎么给它“做设定”。
第一步:忘掉“格式”,先想“灵魂”
很多人一开始就纠结:“我应该用JSON还是YAML?属性该分几个大类?性格标签选多少个合适?” 这就好比盖房子,先纠结砖头怎么摆漂亮,却忘了地基打在哪儿,格式是最后一步的整理,第一步永远是“人设内核”。
这个内核,可以问自己几个有点“刁钻”的问题:
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把这些想清楚,你得到的不是一个角色“说明书”,而是一个角色的“种子”。
第二步:给骨架,而不是石膏像
有了内核,现在可以给它搭骨架了,但记住,是“骨架”,要留有生长和活动的空间,而不是一个封死的、完美的“石膏像”。
你看,这套骨架里,没有冷冰冰的数据,全是带有因果和情境的“活信息”。
第三步:用“对话”和“选择”来检验,而非列表
骨架搭好了,别急着丢给AI训练,先用最笨的方法“跑一跑”,你可以自己扮演这个角色,或者找朋友,针对几个关键场景进行“问答”或“选择”测试。
这个过程能帮你发现矛盾、补充细节,记录下这些测试中自然流露出的、你事先没想到却又合情合理的反应——这些往往是角色最闪光的部分,记得补充到设定里。
第四步:整理成“机器能懂”的格式
好了,现在我们可以考虑格式了,目标是把上面那些鲜活的想法,转换成AI模型(无论是用于生成还是对话)能有效利用的结构,这里没有标准答案,但核心原则是:结构化但不僵化,留出解释空间。
你可以创建一个基础框架,
【角色内核】 - 核心秘密:[填写] - 根本矛盾:[填写] 【动态特征】 - 在[情境A]下,倾向于:[描述] - 当遇到[刺激B]时,会流露出:[情绪/小动作] - 语言风格:平时…,但[情绪]时会… 【关键记忆】 - 人物X]:[简单事件] & 对他造成的影响:[描述]
比起传统的“性格:开朗80%,谨慎60%”这种数值化,这种描述性、情境化的格式,虽然不那么“精确”,却能为AI注入更多理解和发挥的余地,生成的结果反而更连贯、更人性。
也是最重要的:接受“不完美”
用AI设计角色,最迷人的一点恰恰是“失控”,你喂给它精心设计的设定,但它可能会在生成中,结合上下文,给你一个你没想到却又拍案叫绝的反应,这或许是因为你的设定中存在未言明的留白,被AI巧妙地填补了。
别指望创造一个百分百听话、永不“崩坏”的AI角色,把设计看作是一次播种,你提供最核心的基因、最适宜的土壤,然后允许它在AI的语境中生长、甚至产生一些有趣的“变异”,那份你无法完全掌控的生动感,或许才是AI角色最大的魅力。
说到底,设计AI角色的过程,何尝不是一次对我们自己如何理解“人”的反思呢?我们喜欢的,从来都不是完美无缺的标本,而是那些有瑕疵、有矛盾、在特定情境下会做出意外之举的、鲜活的灵魂,给你的AI角色也留一点这样的空间吧。
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