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Midjourney深度探索:玩转AI绘画的艺术与技术,顺便搞懂API那点事儿

在人工智能(AI)绘画这股浪潮里,Midjourney绝对是个响当当的名字。但它不仅仅是个工具那么简单,更像一个充满活力的独立研究实验室,总想着用新点子拓宽我们的思维边界,点燃我们脑海里的想象火花。这篇文章,就是你的Midjourney深度游向导:从它是怎么工作的、有啥看家本领、一路怎么升级打怪过来的,到怎么写好“咒语”(提示词)画出神图,甚至还会手把手带你看看怎么(非官方地)拿到和使用API密钥。最后,咱们再一起畅想一下,这玩意儿在未来能玩出什么新花样。

第一部分:初识Midjourney:这家伙是谁?打哪儿来?有啥绝活?

1.1 Midjourney到底是个啥?

简单说,Midjourney是一家挺酷的AI研究团队,他们的目标是探索思想表达的新玩法,顺便帮我们把想象力的天花板再往上捅捅。他们最出名的成果,就是那个强到没朋友的AI图像生成器。你只要动动嘴皮子(或者敲敲键盘),给它一些文字提示(行话叫Prompts),它就能嗖嗖地给你变出各种各样、美到冒泡的图片。这个实验室特别关注怎么把设计、人类基础设施和AI这三者捏到一块儿,立志要当人类创造力的“催化剂”。别看他们团队小,但能量大,自给自足,凭着独特的技术和热闹的社群玩法,在AI生成内容(AIGC)这片江湖里迅速闯出了名堂。

1.2 Midjourney的“发家史”

Midjourney的当家的是David Holz,他之前也是Leap Motion的联合创始人,在人机交互这块儿可是个老江湖了。故事得从2022年3月14日说起,那天Midjourney的Discord服务器悄没声儿地上线了,一开始是想让大伙儿传点高质量照片,好训练他们的系统。到了同年7月12日,公测版(Open Beta)一放出来,立马就在全球用户圈里炸开了锅。

Midjourney的用户涨得那叫一个快,上线才半年,用户就破百万了。各路数据显示,他们Discord服务器的注册用户已经飙到了1926万到2077万,每天在线的活跃用户少说也有一两百万。更牛的是,Midjourney没拿过一分钱风险投资,但年收入估计已经有2.5亿到3亿美元了。这成绩单背后,除了产品自己争气,也少不了那些星光熠熠的顾问团撑腰,比如苹果、AMD、特斯拉、英特尔的前高管Jim Keller,GitHub的前CEO Nat Friedman,Second Life的创始人Philip Rosedale,还有Avid Technology的创始人Bill Warner这些业界大佬。

Midjourney能火,不是偶然。它画出来的图,风格独树一帜;用起来门槛也不算太高(一开始主要靠Discord);再加上围绕它形成的那个活跃社区,简直让人欲罢不能。用户不光能自己画图,还能在社区里交流心得、学技巧、碰撞灵感。这种自己养活自己,还有顶级顾问保驾护航的模式,也说明了Midjourney不像是那种想捞一笔快钱就被人收购的主儿,人家眼光长远着呢,想的是持续的技术创新和更远大的未来。

1.3 核心技术探秘:图像背后的“魔法”

Midjourney主要是通过它在Discord平台上的机器人(Bot)跟咱们打交道。我们只要输入以/imagine开头的指令和文字提示,就能开始“施法”了。它背后那套“魔法”,离不开高大上的机器学习算法,特别是那个鼎鼎大名的扩散模型(Diffusion Models)

扩散模型这玩意儿到底怎么回事? 说白了,扩散模型的工作原理,就像一个“反向工程”版的“点石成金”。首先,模型学习怎么一步步给一张清晰的图片加上噪点,直到它彻底变成一团随机的“雪花”(这是正向过程,也叫“加噪”)。然后,模型再学习这个过程的“解药”:从一堆随机噪点开始,根据你给的文字提示,逐步把噪点去掉,最终“打磨”出一张清晰、具体的全新图像(这是反向过程,也叫“去噪”)。正是这个一步步去噪、精雕细琢的过程,让模型能生成细节爆表、又特别符合咱们要求的图片。

除了扩散模型,Midjourney还用上了**自然语言处理(NLP)**技术,来理解和分析我们输入的那些天马行空的文字提示,把它们翻译成机器能“听懂”的指令,好指导图像的生成。

Midjourney之所以这么特别,一个重要原因是它天生就能给图片赋予一种独特的艺术美感,很多作品瞅着就像是精心画出来的。无论是在颜色搭配、光影处理,还是在细节的清晰度和构图的平衡感(比如对称性或者透视的运用)上,Midjourney都玩得相当溜。正是这种对“美”的执着,让它在一堆AI绘画工具里显得那么与众不同。

Midjourney的成功,不光是因为它用了什么牛X的基础算法(比如扩散模型),更关键的是它对模型的精心调校、对训练数据的精挑细选,以及对艺术美学那种独特的理解和偏爱。这些东西加起来,才构成了它独有的“艺术滤镜”或者说“秘密武器”,让它生成的图片自带一种迷人的艺术范儿。一开始,它完全依赖Discord当操作界面,这对一些不常用Discord的朋友来说确实有点儿不方便,但也正因为这样,它迅速搞起来一个超大而且互动超强的用户社群。这个社群不光是灵感的碰撞池,也为Midjourney早期的成长和功能迭代提供了源源不断的宝贵意见。

第二部分:玩转Midjourney:功能、版本与“咒语”的艺术

2.1 驾驭Midjourney界面:从Discord“老巢”到网页“新家”

起初,Midjourney的大本营主要在Discord。你得先加入它的官方Discord服务器,然后在特定的频道(比如给新手准备的“newbies”频道)或者跟Midjourney Bot私聊的时候,敲指令来画图。这种方式对Discord老司机来说可能挺顺手,但也确实给不少新朋友设了道坎儿。

不过这几年,Midjourney明显在努力打造它的官方网站(midjourney.com),想把它变成一个功能更全面的独立创作平台。现在的网页版,不光能当你的个人作品展览馆,还内置了“Imagine bar”,可以直接输提示词生成图片。你还可以在网页上调各种设置,用文件夹管自己的作品,甚至还能通过新开的聊天页面(Chat page)跟其他订阅用户一起搞创作、交流心得。

从死守Discord到搭建独立的Web平台,这个转变可不小。它不光降低了新手的入门难度,让不熟悉Discord的朋友也能轻松上手,更重要的是,它给了Midjourney一个自己说了算、功能更强大的专属地盘。在这个环境里,Midjourney可以更自由地加新功能、优化用户体验,甚至可能塞进去更复杂的创作工具,再也不用受Discord平台的限制了。这明摆着,Midjourney正朝着一个更独立、更专业的创作工具大步迈进。

2.2 核心功能与常用指令“全家桶”

Midjourney提供了一大堆指令和功能,帮你把脑子里的画面精准地“打印”出来:

  • /imagine:这可是当家指令!用它,配上你的文字“咒语”,就能变出最初的四张候选图网格。
  • 图像放大 (Upscaling - U1, U2, U3, U4):四张图里,挑张最顺眼的放大,就能拿到分辨率更高、细节更丰富的版本。
  • 图像变体 (Variations - V1, V2, V3, V4):看中某张图的调调,但又想看看其他可能?用这个功能,能基于选定的图片生成一堆风格类似但细节略有不同的新图,让你尽情探索创意的各种“平行宇宙”。
  • /blend:这个功能能让你上传2到5张图片,然后Midjourney会把它们巧妙地“混搭”起来,创作出一张既有所有原图特点、又焕然一新的创意图片。
  • /describe:想知道某张图片能用哪些提示词来形容?传张图,Midjourney会分析它并给出四条描述性的文字提示,这些提示能给你创作新图不少灵感。
  • 参数 (Parameters):在提示词后面加上特定的参数“小尾巴”,可以更精细地控制图片效果。常用的有:

    • --ar <宽:高>:设定图片的宽高比,比如 --ar 16:9 就是电影那种宽屏。
    • --chaos <0-100>:控制图片结果的多样性和抽象程度,数值越高,图片就越“放飞自我”,可能出现意想不到的效果。
    • --no <物体>:不希望图片里出现啥?用这个“负面提示词”把它排除掉,比如 --no people 就是不要人。
    • --q <.25,.5, 1, 2, 4>:控制图片质量和生成时间(提醒一下,V7版本里这个参数的玩法变了,要注意)。
    • --seed <数字>:用同样的种子值和提示词,就能生成几乎一模一样的图片,这对于复现和微调作品来说超级有用。
    • --stop <10-100>:想在图片生成到一半就喊停?用这个参数,可以得到更模糊或者没画完的那种艺术效果。
    • --stylize <数字>--s <数字>:控制Midjourney自带艺术风格的“浓度”,数值越高,风格就越“够味儿”。
    • --tile:生成可以无缝拼接的纹理图案,做背景和材质特别方便。
    • --weird <0-3000>--w <0-3000>:想试试更奇葩、不走寻常路的图片风格?这个参数能帮你(V7版本里它和--exp参数结合着用了)。
    • --v <版本号>:指定用哪个版本的Midjourney模型,比如 --v 6
  • 参考图像 (Reference Images)

    • 图像提示 (Image Prompts):在提示词里塞进图片的URL链接,可以影响生成图片的内容、构图和颜色。
    • 风格参考 (Style References - –sref URL, –sw <0-1000>): 扔给它一张或几张图片的URL当风格“模板”,新生成的图片在整体感觉、颜色、纹理上会尽量模仿参考图,但内容可以完全不一样。–sw 用来调整风格参考的“话语权”有多大。
    • 角色参考 (Character References - –cref URL, –cw <0-100>): 想让你设计的角色出现在不同场景里?用一张包含这个角色的图片URL做参考,Midjourney会努力在新图里复现这个角色的特点(比如发型、衣服、脸)。–cw 控制角色参考的权重。不过,在V7版本里,这个功能被更牛的“全能参考”给取代了。
  • 模式 (Modes)

    • Fast Mode (快速模式):默认模式,画图速度快,会消耗你的Fast GPU时间。
    • Relax Mode (放松模式):画图速度慢点儿,但好处是不吃你的Fast GPU时间(标准及以上订阅计划专享,可以无限画)。
    • Turbo Mode (涡轮模式):画图速度最快,但烧GPU时间的速度是快速模式的两倍。
    • Stealth Mode (隐身模式):Pro和Mega订阅计划的“特权”,用这个模式画的图不会在Midjourney的公共画廊里露脸,保护你的创作隐私。
  • 想看更全的指令列表?Midjourney的官方文档是个好地方,建议收藏。

2.3 解读Midjourney版本:从V1到V7及Niji模型的“进化论”

Midjourney的模型版本,就好比咱们手机App的更新换代,每一次升级都会在图片质量、对提示词的理解、图片的连贯性还有新功能上带来肉眼可见的进步。你可以在提示词末尾加上 --v <版本号> 参数,或者在设置里直接选,来切换不同的模型。

  • 早期版本 (V1-V3):这些是Midjourney的“老祖宗”,一步步把图片生成能力和艺术风格提上来的。V2大概是2022年4月出的,V3紧接着在同年7月跟大伙儿见面了。
  • V4 (Alpha版,2022年11月10日发布):在图片细节、光影处理和风格多样性方面有了不小的长进。
  • V5/V5.1/V5.2:这一系列版本在图片的真实感、细节表现以及对自然语言提示的理解上,简直是质的飞跃。
  • V6 (2023年12月20日发布,2024年2月14日到7月30日期间是默认扛把子):处理更长的提示词时更准了,图片的连贯性和“知识储备”也更强了,并且强化了图片提示和Remix(混合重组)功能。
  • V6.1 (2024年7月30日发布并成为当前的默认模型):生成的图片更连贯,细节和纹理也更到位,而且出图速度比V6快了差不多25%。
  • V7 (Alpha测试版,2025年4月3日发布):这是Midjourney最新的模型,但还不是默认选项。你得先在官网上给大概200对图片打打分,解锁你的V7专属“个性化配置”后才能用。V7版本在处理文字和图片提示方面,那叫一个精准,图片质量在纹理丰富度、细节连贯性(尤其是身体、手部和物体上)方面有了显著飞跃。V7还带来了**草稿模式(Draft Mode)全能参考(Omni Reference)**这两个新玩意儿,并且通过网页应用支持语音输入提示词。不过得注意,在V7刚出来那会儿,像图片放大、修复、平移、缩放这些功能,可能暂时还得借用V6.1的。
  • V7 个性化 (Personalization):通过学习你对图片的喜好(系统会根据你的评分给你建个个人档案),V7能生成更符合你个人口味的图片。
  • V7 草稿模式 (Draft Mode):用正常模式一半的GPU成本,提供快大约10倍但质量稍逊一筹的图片渲染,特别适合快速构思和反复修改创意。
  • V7 全能参考 (Omni Reference - –oref URL, –ow <权重>): 能让你把参考图片里的特定角色、物体、车,甚至不是人的生物的特征,“嫁接”到新的创作里。这个功能会消耗双倍的GPU时间,而且目前跟Fast Mode、Draft Mode还有–q 4参数不太合拍。
  • Niji模型系列 (比如 Niji 6):这是Midjourney跟Spellbrush联手打造的特别版模型,专门画东方美学、动漫和插画风格。Niji模型有自己的网站和Discord服务器。Niji 6 (2024年6月7日发布) 改进了日文(尤其是假名)和简单汉字的渲染效果,提升了图片细节,特别是在动漫人物眼睛的结构等方面,还修复了一些之前版本里的小毛病。

下面这个表,简单明了地总结了Midjourney主要版本的升级亮点:

表1: Midjourney版本演进亮点

版本大致发布日期主要改进/特性
V1-V32022年早期-中期打基础,逐步提升图像生成能力和艺术风格
V42022年11月 (Alpha)图像细节、光照、风格多样性提升
V5系列2023年 (V5)真实感、细节、自然语言理解显著提升
V62023年12月20日提升长提示词准确性、连贯性、知识储备,增强图像提示和Remix功能
V6.12024年7月30日默认模型;图像更连贯,细节纹理更精确,生成速度比V6快约25%
Niji 62024年6月7日动漫风格;改进日文/简单中文渲染,提升动漫细节(如眼睛)
V7 (Alpha)2025年4月3日需解锁个性化配置;文本/图像提示精确度、纹理、细节(身体、手部)显著提升;引入草稿模式、全能参考、语音输入;部分功能初期依赖V6.1

Midjourney的版本升级之路,清楚地展示了它在核心能力(比如图片连贯性、提示词理解度)上持续下功夫的决心,同时也通过推出专门的模型(比如Niji系列)和高级功能(比如V7里的全能参考和个性化设置),不断满足用户越来越多样化和精细化的创作需求。正是这种发展策略,让Midjourney稳稳地坐在AI绘画领域的头把交椅上。

2.4 提示词的艺术:炼成你的“神来之笔”

在Midjourney的世界里,提示词(Prompt)就是那座桥,连接着你天马行空的想象和AI强大的创造力。想画出高质量、称心如意的图片?那玩转提示词这门艺术就太重要了。

  • 清晰具体,画面感要足:你的提示词越具体越好,而且要能让人脑子里有画面。清楚地描述主体是啥、在什么环境里、光线怎么样、整体色调如何、你想表达啥情绪氛围、构图有啥讲究,甚至模拟相机的设置(比如用什么镜头、光圈效果咋样)等等,这些都能帮AI更准地get到你的点。
  • 结构化思考,要素要全:一个好的提示词,通常会包含这么几个关键部分:

    1. 主体 (Subject):图片的核心内容,比如人物、动物、物体或某个场景。
    2. 媒介 (Medium):你想要的艺术形式,是照片、油画、水彩,还是雕塑、像素画等等。
    3. 风格 (Style):特定的艺术流派或视觉风格,比如印象派、赛博朋克、蒸汽朋克,或者是吉卜力动画那种调调。
    4. 环境/背景 (Environment/Setting):主体待在哪儿。
    5. 光照 (Lighting):比如柔和的光线、戏剧性的强光、傍晚“黄金时刻”的暖阳,还是霓虹灯闪烁。
    6. 色彩 (Color):主色调是啥?颜色鲜艳还是寡淡?是黑白还是彩色?
    7. 构图 (Composition):比如是特写、远景,还是鸟瞰视角?
    8. 附加细节与参数:比如人物的表情、特定的纹理质感,以及Midjourney的各种控制参数。
  • 力求简洁,别太啰嗦:虽然要详细描述,但提示词也别写得跟裹脚布似的。Midjourney可能消化不了太长的指令,一般来说,超过40-60个词之后,后面内容的重要性就会打折扣,甚至可能被直接忽略掉。
  • 善用关键词,画龙点睛:熟练用上跟艺术风格(比如“立体主义”、“装饰风艺术”、“浮世绘”)、艺术媒介(比如“钢笔素描”、“丙烯画”、“十字绣”)和摄影术语(比如“电影感光效”、“散景效果”、“浅景深”)相关的关键词,能大大提升图片的表现力。
  • 图片做引子,锦上添花 (Image Prompts):除了文字,你还可以扔给它一个或多个图片的URL链接作为提示的一部分。这些参考图能从风格、构图、颜色甚至内容上影响最后出来的图。
  • 负面提示,精准“拉黑” (--no): 通过用 --no 参数,你可以明确告诉AI不希望在图片里看到哪些东西,从而更精准地捏出你想要的效果。比如,加上 --no text 可以试试避免图片里出现文字。
  • 权重分配,主次分明:用双冒号 :: 可以给提示词的不同部分分配“发言权”,或者让AI分别理解这些概念。举个栗子,space ship 会被理解成一个整体的“宇宙飞船”,而 space:: ship 则会引导AI分别考虑“太空”和“船”,可能会画出在太空中航行的普通船只。
  • 参数调校,精益求精:结合前面提到的各种参数(如 --ar, --stylize, --chaos 等)进行细致的调整,是提升作品质量的关键一步。
  • 大胆尝试,不断迭代:AI对提示词的理解有时候挺难捉摸的,所以别怕麻烦,多试试不同的说法、调整参数、看看结果,然后不断优化,这是掌握提示词这门手艺的不二法门。

下面这个表,给了一些关键的提示词技巧和例子,希望能给你点启发:

表2: 关键提示词技巧与示例

技巧描述示例提示词片段
指定艺术风格明确希望图像呈现的艺术流派。... in the style of Van Gogh 或 ... Art Deco poster
描述媒介与材质指出图像应模仿的创作媒介或物体材质。... oil painting on canvas 或 ... made of polished chrome
控制光照与氛围使用光照和情绪词汇设定场景基调。... cinematic lighting, moody atmosphere
使用图像URL作为参考提供图片链接以影响风格、构图或内容。https://example.com/image.jpg a portrait in this style
负面提示 (--no)排除不希望出现的元素。... a forest scene --no people
调整宽高比 (--ar)定义图像的尺寸比例。... --ar 16:9
控制风格化程度 (--s)调整Midjourney默认艺术风格的应用强度。... --s 750 (较高风格化) 或 ... --s 50 (较低风格化)
角色/风格参考使用--cref/--sref (V6) 或 --oref (V7) 配合URL实现角色/风格一致性。... --sref https://ref.jpg --cref https://char.jpg

2.5 V7与Niji 6高级特性深度解读

Midjourney V7和Niji 6的发布,无疑给用户带来了更强大的创作工具和更精细的控制能力。

2.5.1 V7 全能参考 (Omni Reference - –oref, –ow) 详解

全能参考,可以说是V7版本引入的一项“王炸”功能。它能让你从一张参考图里“提取”出角色、物体、车,甚至非人类生物的视觉特征,然后巧妙地把这些特征用到全新的创作中。

  • 怎么用?

    • 网页版:在 midjourney.com 的Imagine Bar里,点那个图片图标打开图片面板,上传或者选一张你已经传过的图片,然后把它拖到“Omni Reference”那个区域。记住,每次只能用一张图当全能参考。
    • Discord版:在你的提示词末尾加上参数 –oref,后面紧跟着一个有效的参考图片URL链接。同样,也只能用一张参考图。
  • 全能权重 (Omni Weight - –ow): 这个参数用来控制参考图对最终结果的影响力有多大,取值范围是1到1000,默认是100。通常建议把权重控制在400以下,这样结果会比较稳,除非你同时用了非常高的风格化值(--stylize)。权重越高,AI越倾向于照搬参考图的细节;权重越低,则更多地听你文字提示的话,同时从参考图里学点大概的特征。
  • 最佳实践小贴士

    1. 文字提示要给力:全能参考需要和明确的文字提示词配合。文字对于描绘整体场景和参考图没能覆盖到的额外细节至关重要。
    2. 想换风格怎么办?:如果希望新图的风格跟参考图不一样,建议在提示词的开头和结尾都强调一下你想要的风格,并且可以考虑结合使用风格参考(--sref),同时适当降低全能参考的权重(--ow)。权重比较低的时候,你需要在文字里更明确地描述希望保留的那些物理特征。
    3. 突出主体很重要:把参考图裁剪一下,让它聚焦在你想要“植入”的核心角色或物体上,别让背景太乱,免得干扰AI的识别。
    4. 多角色也试试看:虽然一次只能用一张图做全能参考,但你可以试试用一张包含多个角色或人物的图片,然后在提示词里分别描述他们。
  • 局限性与成本

    • 用全能参考会消耗双倍的GPU时间,这点得注意。
    • 目前它跟V6.1的一些编辑功能(比如局部重绘、扩展绘画、平移、缩小)不太兼容。如果想编辑这类图片,你得在编辑器里把图片参考和相关参数去掉。
    • 它还不兼容Fast Mode、Draft Mode以及 --q 4 参数。
    • 用的时候,你可能会遇到更严格的内容审查,有时候一些看起来没啥毛病的提示也可能被拦下来。不过好消息是,被拦截的任务不会消耗你的GPU时间。
  • 创意应用场景举例

    • 角色保持一致:在不同的场景、不同的故事里,让同一个角色的外观特征(比如脸型、发型、特定服装)保持一致。比如,拿一张“张三”的肖像做参考,就能在各种情境下生成带有他特征的人物图片。
    • 物体/道具轻松植入:把特定的物体(比如印有特定图案的咖啡杯、品牌Logo)精准地“放”到各种图片里,确保它的颜色、形状和关键细节都对得上,这对产品设计和营销来说简直太有用了。
    • 萌宠与奇幻生物:给你的宠物创作一系列风格一致的肖像画,或者把虚构的生物(比如一条龙的模型)的特征融入到不同的作品里。
    • 环境细节也能保留:比如说,用一张城市风景照作为参考,那么在生成的不同视角或不同氛围的城市图像中,关键建筑的细节和风格就能得到很好的保持。

2.5.2 V7 个性化与草稿模式:你的专属AI与高效创作

  • 个性化 (Personalization):这绝对是V7的一大亮点!你得先给大概200对图片打打分,然后系统会根据你的审美偏好,给你生成一个V7专属“个性化配置文件”。之后,在用V7模型的时候(可以通过 --p 参数或网页UI里的开关激活个性化),生成的图片就会更贴近你个人的风格和喜好,比如你偏爱的颜色、构图、主题等等。这在某种程度上,让AI的“艺术眼光”能够为你“量身定制”。
  • 草稿模式 (Draft Mode - –draft): 高质量图片生成往往又费时又费钱,为了解决这个问题,V7引入了草稿模式。在这个模式下,图片的渲染速度能提升大约10倍,而GPU成本却只有标准模式的一半!虽然生成的图片质量会低一些,细节也没那么丰富,但它非常适合用来快速构思、测试不同的创意方向,或者进行头脑风暴。你可以在草稿模式下快速试错,满意后再选择把草稿图“升级”(enhance)或“重新渲染”(re-render)成全质量版本。草稿模式还支持语音输入提示词,进一步提升了创作效率。

2.5.3 Niji 6 的动漫之力

Niji系列模型是Midjourney专门为动漫和插画风格打造的“特供版”,Niji 6作为该系列的最新成员,带来了不少惊喜。

  • 核心定位:就是专攻生成具有东方美学、日系动漫和各种插画风格的图片。
  • 文字渲染有进步:Niji 6在图片里渲染日文(特别是平假名、片假名)和简单的中文汉字时,表现更好了。你可以在提示词里用引号加上少量文字,Niji 6会尝试把它们融入画面,不过复杂的长文本处理起来还是有点吃力。
  • 图片细节更出色:尤其是在动漫角色特有的细节上,比如眼睛的结构、光泽感和复杂发型的表现,都更加出色。
  • 多角色处理能力提升:Niji 6在处理包含多个角色的提示词时有所进步,能够更好地生成角色间的互动场景。但有时候还是可能出现特征混淆或不一致的情况,需要你通过不断尝试和调整来优化。
  • style raw 参数的妙用:如果你觉得Niji 6默认的动漫风格太浓或者有点“幼齿”,可以在提示词里加上 style raw,这样能得到一种相对不那么夸张、更接近原始模型输出的风格。
  • 如何使用:你可以加入Midjourney官方的Niji服务器,在特定的频道使用;或者在自己的服务器或与Bot私聊时,通过在提示词末尾添加 --niji 6 参数来调用Niji 6模型。
  • 其他调整小技巧:试试不同的 –stylize 值(通常1000左右可能会产生一些独特的效果)和较低的 –chaos 值(0-6之间),有助于获得更可控、更美观的结果。

V7和Niji 6中的这些高级特性,比如全能参考、个性化、草稿模式,以及Niji对特定艺术风格的精进,共同体现了Midjourney在提升图片生成质量的同时,也在努力赋予用户更强的控制力、满足个性化需求以及优化创作流程。这些功能让Midjourney不仅仅是一个图片生成器,更像一个能够与创作者深度协作的智能伙伴。

下表是V7版本部分功能兼容性及关键参数的总结(基于截至2025年初的信息,仅供参考,具体以官方为准):

表3: Midjourney V7 特性兼容性与关键参数 (截至2025年初) (改编自相关资料)

特性/参数V6.1 支持情况V7 支持情况 (Alpha)备注
最大宽高比任意任意
变体 (Variations)强 & 弱强 & 弱
放大器 (Upscalers)Subtle & Creative使用V6.1放大器V7自身的放大器仍在开发中
平移 (Pan)支持使用V6.1平移功能
缩放 (Zoom Out)支持使用V6.1缩放功能
Remix模式支持支持
个性化 (Personalization)不支持 (V6.1无此概念)支持 (通过评分解锁,支持情绪板 Moodboards)V7核心特性
编辑器 (Editor)支持 (V6.1 Inpainting)完整编辑器 (部分高级编辑可能初期依赖V6.1)V7的编辑器功能更全面
角色参考 (--cref)支持由全能参考 (--oref) 取代--cref 及 --cw 在V7中不再适用
全能参考 (--oref)不支持支持V7新特性,用于嵌入参考图像中的元素
全能参考权重 (--ow)不支持支持 (1-1000)控制--oref影响程度
风格参考 (--sref)支持支持 (随机风格代码与V6.1不匹配)
风格参考权重 (--sw)支持支持
图像提示支持支持
图像权重 (--iw)支持支持
多重提示支持支持
--no 参数支持支持
--quality (--q)0.25, 0.5, 1, 21, 2, 4 (工作方式不同)V7的 --q 参数有调整,详见官方文档
--repeat (--r)支持支持
--seed支持支持
--stop支持支持
--chaos支持支持
Raw Mode (--style raw)支持支持
--stylize (--s)支持支持
--tile支持支持
--weird (--w)支持支持 (V7中与 --exp 参数相关)
Niji 版本 (--niji)--niji 6--niji 6
Relax Mode支持支持
Fast Mode支持支持 (全能参考不兼容)
Turbo Mode支持支持 (全能参考不兼容)
Draft Mode (--draft)不支持支持V7新特性,快速低成本草稿

第三部分:Midjourney API密钥获取“终极”指南(非官方版,你懂的)

对于那些想把Midjourney强大的画图能力整合到自己App或自动化流程里的开发者来说,API接口那可是刚需。然而,Midjourney在API这事儿上,可以说有点“不按套路出牌”。

3.1 官方API现状:为啥“官方”的总是“稍后上线”?

首先必须明确一个扎心的事实:到目前为止(根据能找到的最新资料,大概是2025年初),Midjourney压根儿就没提供任何官方的、公开的API (Application Programming Interface) 给开发者用。 这就意味着,你没法像用其他SaaS服务那样,从官方渠道正儿八经地拿到API密钥,然后开开心心地在程序里调用。

3.1.1 Midjourney服务条款里关于自动化的那条“红线”

Midjourney的官方服务条款(Terms of Service)在这方面说得明明白白。条款里通常会写着禁止用自动化工具访问、交互或通过他们的服务生成“资产”(也就是图片)。另外,服务条款还禁止转售或重新分发Midjourney服务,或者把服务访问权限再授权给别人。

这些条款说白了,就是任何没经过授权的自动化行为,包括用非官方API或脚本,都可能被认为是违反服务条款,后果可能是你的Midjourney账户被警告、暂停,甚至永久拉黑。

Midjourney目前不提供官方API,而且对自动化操作这么小心翼翼,背后可能有几方面原因。首先,这能帮他们把控用户体验,确保画图过程符合他们的设计理念和社区规矩。其次,大规模的API调用可能会给服务器稳定性带来巨大压力,还会大大增加GPU计算成本,这对一个自给自足的团队来说,是必须严格控制的。再者,不受限制的API访问也可能增加图片被滥用于制造假新闻或侵权内容的风险。然而,这种官方的“缺席”和开发者社区对程序化访问的强烈渴望之间,形成了一种巨大的张力,也直接催生了非官方API解决方案市场的出现。

3.2 非官方API解决方案都有哪些门道?

正因为官方API的“真空”,以及开发者们对于自动化画图、把Midjourney塞进工作流或产品里的强烈需求,市面上冒出来不少第三方开发的非官方API服务。这些服务通常是通过模拟用户在Discord里的操作,或者用其他一些“黑科技”手段,来间接实现对Midjourney功能的调用。

3.2.1 主流第三方API服务商瞅一瞅

下面是一些在社区里讨论比较多,或者提供了相对完整文档的非官方API服务商:

  • MJAPI.io (Fairy & Self Served):这家服务商提供API密钥,号称支持自动选图、放大图之类的功能。他们的工作模式可能包括“Fairy”(听起来像是共享账户池)和“Self Served”(可能是让用户自己提供账户)两种。不过,有调研发现他们公开的信息比较少,具体咋样可能得深入了解。
  • Midjourney Client (Dart/Flutter):这是一个给Dart和Flutter开发者用的非官方客户端库,也放在GitHub上。它通过用户的Discord账户令牌(Token)跟Midjourney机器人聊天。开发者明确说了,这个库的稳定性还没经过充分测试,不建议用在正式项目里。
  • GoAPI.ai: 这家同样提供BYOA(Bring Your Own Account,就是自带账户)和PPU(Pay Per Use,按使用付费)两种选项。功能跟uiuiAPI差不多,支持Midjourney的多种核心操作,还特别强调他们有防止账户被封的特性(不过效果好不好,还得用户自己掂量)。
  • uiuiAPI.com: 提供方便的接入模式:按实际用量付费。他们API支持的功能还挺全,包括Imagine、Upscale、Variation、Describe、Blend、Inpaint、Zoom、Pan,还有风格参考(sref)和角色参考(cref)这些高级参数都支持。


3.2.2 工作模式深挖:BYOA (自带账户) vs. uiuiAPI (按次付费),哪个更香?

这些非官方API服务商,主要采用下面这两种套路:

  • BYOA (Bring Your Own Account - 自带账户):这种模式下,你得把你已经开了会员的Midjourney账户信息交给API服务商,由他们来帮你“保管”账户,并通过它来执行API调用。API画图消耗的GPU额度(比如Fast Hours)会直接从你自己的Midjourney账户里扣。

    • 优点:对于那些已经有Midjourney付费订阅,而且还有没用完的GPU额度的朋友来说,单张图的生成成本可能会相对低一点。
    • 缺点:安全风险比较高,毕竟你把自己的Midjourney账户控制权交给了第三方。一旦服务商操作不当,或者被Midjourney检测到异常活动,你自己的个人账户可能就会面临警告、暂停甚至被封的风险。PiAPI.ai和GoAPI都提供这种模式。
  • uiuiAPI (Pay Per Use - 按使用付费):这种模式下,你不需要有自己的Midjourney账户(或者不想用自己的账户),而是直接向API服务商按API调用次数付钱。服务商会维护一个Midjourney账户池,用这些账户来处理用户的API请求。

    • 优点:你不用直接承担自己Midjourney账户被封的风险,因为用的是服务商的账户。对于那些没有Midjourney订阅,或者只需要少量调用的用户来说,可能更灵活一些。
    • 缺点:通常情况下,单次API调用的成本会比BYOA模式下用自己额度的成本要高,因为服务商需要覆盖他们的账户成本、运营成本和风险成本。uiuiAPI和GoAPI也提供这种模式。举个例子,uiuiAPI和GoAPI的PPU模式下,一次imagine任务的费用根据模式(Relax, Fast, Turbo)的不同,从$0.02到$0.20不等,而且服务商可能会根据成本调整价格,用之前最好确认下。

这两种模式,清清楚楚地摆明了用户在用非官方API时,必须在风险和成本之间做个取舍。选BYOA模式,你是想用较低的边际成本换API接入,但同时也把个人账户置于了潜在的风险之下。选PPU模式,你多花点钱,为的是换取对个人Midjourney账户的风险隔离。开发者在做选择的时候,一定要仔细盘算盘算自己的需求、预算,还有对风险的承受能力。

3.3 实战教程:手把手教你获取并使用非官方Midjourney API Key

因为没有官方API,所以搞API Key的过程,完全看你选了哪家第三方服务商。下面的步骤,咱们以一家提供了清晰文档和操作界面的主流服务商(比如GoAPI.ai或PiAPI.ai)为例,给大家做个通用说明。

3.3.1 精挑细选,找到靠谱的API服务商

选服务商的时候,可得擦亮眼睛,综合考虑下面这些因素:

  • 功能全不全:你需要的Midjourney指令和参数(比如Imagine, Upscale, Variations, –sref, –cref, –oref 这些)它支不支持?
  • 价格怎么样:是BYOA还是PPU模式?具体的价格结构清不清晰,透不透明?合不合你的预算?
  • 文档好不好懂:有没有详细、易懂的API文档和集成指南?
  • 社区给不给力:有没有活跃的社区(比如Discord服务器)或者客服渠道?遇到问题的时候能不能及时找到人帮忙?
  • 口碑稳不稳定:服务商开了多久了?用户评价怎么样?服务稳定性有没有保障(虽然非官方服务很难保证绝对稳定)?建议优先考虑那些在这些方面表现更出色的服务商,比如说,PiAPI.ai和GoAPI.ai就提供了相对全面的信息,可以多瞅瞅。

3.3.2 uiuiAPI调用代码示例(瞅瞅就行,具体看你选的哪家)

💡 温馨提示:下面的代码只是个例子,具体API的地址、参数和认证方式,一定要以你选择的服务商提供的官方文档为准!别直接复制粘贴就用哦!

提交Imagine任务 ✅

(代码示例部分保持原样,因为它是技术性的,重点在于提醒用户替换URL和API Key)

curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/imagine' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "botType": "MID_JOURNEY",
  "prompt": "Cat",
  "base64Array": [],
  "accountFilter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "modes": [],
    "remark": "",
    "remix": true,
    "remixAutoConsidered": true
  },
  "notifyHook": "",
  "state": ""
}'

响应示例:

 {
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
} 

(后续的Blend, Describe, Modal, swap\_face, Action, upload-discord-images, list-by-condition, fetch, image-seed任务的代码示例也保持原样,并在每个示例前或总括性地提醒用户这是示例,具体要看服务商文档。)

提交Blend任务 ✅

curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/blend' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "botType": "MID_JOURNEY",
  "base64Array": [
    "data:image/png;base64,xxx1",
    "data:image/png;base64,xxx2"
  ],
  "dimensions": "SQUARE",
  "accountFilter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "modes": [],
    "remark": "",
    "remix": true,
    "remixAutoConsidered": true
  },
  "notifyHook": "",
  "state": ""
}'

响应示例:

{
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
}

提交Describe任务 ✅

curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/describe' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "botType": "MID_JOURNEY",
  "base64": "data:image/png;base64,xxx",
  "accountFilter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "modes": [],
    "remark": "",
    "remix": true,
    "remixAutoConsidered": true
  },
  "notifyHook": "",
  "state": ""
}'

响应示例:

{
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
}

提交Modal ✅

curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/modal' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "maskBase64": "",
  "prompt": "",
  "taskId": "14001934816969359"
}'

响应示例:

{
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
}

提交swap\_face任务 ✅

curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/insight-face/swap' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "sourceBase64": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBwgHBgkIBwgKCgkLDRYPDQwMDRsUFRAWIB0iIiAdHx8kKDQsJCYxJx8fLT0tMTU3Ojo6Iys/RDnYdriP1wsS81kwU8OVs/R3xu8s6bX7+zYnOH8coSqpmRSBjqerjcBlr2OB/lbAf/2Q==",
  "targetBase64": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBwgHBgkIBwgKCgkLDRYPDQwMDRsUFRAWIB0iIiAdHx8kKDQsJCYxJx8fLT0tMTU3Ojo6Iys/RD849k="
}'

响应示例:

{
  "code": 0,
  "description": "string",
  "result": "string"
}

执行Action动作 ✅

curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/action' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "chooseSameChannel": true,
  "customId": "MJ::JOB::upsample::1::82c51c9d-bc33-4c07-a471-36c3dcb1a6f0",
  "taskId": "1728781324658687",
  "accountFilter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "modes": [],
    "remark": "",
    "remix": true,
    "remixAutoConsidered": true
  },
  "notifyHook": "",
  "state": ""
}'

响应示例:

{
  "code": 1,
  "description": "提交成功",
  "properties": {},
  "result": 1320098173412546
}

上传文件到discord ✅

curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/submit/upload-discord-images' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "base64Array": [],
  "filter": {
    "channelId": "",
    "instanceId": "",
    "remark": ""
  }
}'

响应示例:

{
  "code": 0,
  "description": "string",
  "result": [
    "string"
  ]
}

根据ID列表查询任务 ✅

curl --location --request POST 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/list-by-condition' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
  "ids": []
}'

响应示例:

[
  {
    "action": "IMAGINE",
    "buttons": [
      {
        "customId": "string",
        "emoji": "string",
        "label": "string",
        "style": 0,
        "type": 0
      }
    ],
    "description": "string",
    "failReason": "string",
    "finishTime": 0,
    "id": "string",
    "imageUrl": "string",
    "progress": "string",
    "prompt": "string",
    "promptEn": "string",
    "properties": {},
    "startTime": 0,
    "state": "string",
    "status": "NOT_START",
    "submitTime": 0
  }
]

指定ID获取任务 ✅

curl --location --request GET 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/{id}/fetch' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json'

响应示例:

{
  "action": "IMAGINE",
  "buttons": [
    {
      "customId": "string",
      "emoji": "string",
      "label": "string",
      "style": 0,
      "type": 0
    }
  ],
  "description": "string", 
  "failReason": "string",
  "finishTime": 0,
  "id": "string",
  "imageUrl": "string",
  "progress": "string",
  "prompt": "string",
  "promptEn": "string",
  "properties": {},
  "startTime": 0,
  "state": "string",
  "status": "NOT_START",
  "submitTime": 0
}

获取任务图片的seed ✅

curl --location --request GET 'https://你的uiuiapi服务器地址/mj/task/{id}/image-seed' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer $UIUIAPI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json'

响应示例:

{
  "code": 0,
  "description": "string",
  "result": "string"
}

第四部分:Midjourney的应用场景与未来瞎想 (畅想啦!)

Midjourney那出神入化的画图能力和独一份儿的艺术风格,已经在好多领域里露了一手,而且还在不断刷新咱们对视觉内容的认知。

4.1 应用领域遍地开花:从艺术设计到广告营销,哪儿都有它

  • 艺术创作与概念设计:对艺术家、插画师和设计师来说,Midjourney简直就是个灵感充电宝+创作加速器。它能飞快地搞出概念艺术的草稿,帮你探索全新的视觉风格,创作数字艺术品,甚至还能给传统绘画打打下手,提供构思。艺术家们用它来打破传统手法的条条框框,尝试以前想都不敢想的视觉组合。
  • 游戏开发:在游戏开发流程里,Midjourney被用来快速创建角色概念图、设定场景氛围、设计道具,甚至是做游戏里的纹理材质。比如说,那个独立游戏《Gammadark RPG》就大量用了Midjourney来画美术素材,这对预算不多的开发者来说,简直是雪中送炭。它可以大大加快早期概念验证和原型制作的速度。
  • 市场营销与广告:搞营销和广告创意的朋友们发现,Midjourney简直是制作吸睛视觉内容的“大杀器”。它可以用来生成独特的广告图、社交媒体帖子的配图、博客和网站的视觉元素、产品概念的展示图等等。通过Midjourney,品牌可以快速测试不同的视觉方案,而且成本还低,能搞出一大堆花样繁多的营销素材。
  • 教育与研究:老师们可以用Midjourney创建生动形象的教学材料,帮学生理解抽象概念,或者重现历史场景。研究人员也可以用它来把复杂的数据、理论模型或科学现象画出来,让学术报告和论文更有看头。
  • 其他创新应用,简直无孔不入:Midjourney的触角还伸到了时尚和纺织品设计(生成图案、服装概念)、室内设计(可视化空间布局和装修风格)、图标和用户界面(UI)设计、漫画和图画小说创作(辅助画分镜和角色造型)、个人娱乐和兴趣探索等许许多多方面。

Midjourney的出现,最明显的一个影响就是大大降低了高质量视觉内容创作的门槛。它让那些可能没啥专业美术功底,或者缺钱买昂贵设计资源的个人、小团队甚至企业,也能搞出专业水准的图片。这种“视觉创作的平民化”,可以说是Midjourney带来的最深远的影响之一。营销人员可以嗖嗖地产出一堆广告素材,独立游戏开发者就算没美术团队也能搭出完整的游戏世界观,这在以前简直不敢想。

4.2 Midjourney的“高光时刻”与“小纠结”

尽管Midjourney功能强大,但它也不是十全十美的。了解它的优点和缺点,能帮我们更好地驾驭这个工具。

优势 (Strengths)

  • 图片质量高,艺术感爆棚:Midjourney生成的图片,审美风格独特,细节惊人,总能让人眼前一亮。
  • 上手相对容易:比起一些需要调一堆复杂参数的AI绘画工具,Midjourney通过Discord和逐渐完善的网页界面,给非技术用户提供了比较友好的使用体验。
  • 风格控制和定制能力强:通过巧妙的提示词、各种参数以及参考图(比如风格参考、全能参考),用户可以在很大程度上控制和定制生成图片的风格、内容和构图。
  • 快速迭代,创意无限:Midjourney能在短时间内生成好几张不同的图片,极大地加快了创意构思和方案修改的过程,鼓励用户大胆尝试各种想法。
  • 社区活跃,灵感共享:庞大而活跃的Discord社区是Midjourney的一大特色。用户可以在里面交流技巧、晒作品、找灵感,还能得到官方和社区志愿者的帮助。

局限与挑战 (Limitations and Challenges)

  • 理解复杂或有故事性的提示词还是有点费劲:尽管V7版本在这方面有所改进,但Midjourney有时候还是可能抓不住复杂提示词里那些微妙的意思、逻辑关系,或者会漏掉一些关键细节,导致画出来的跟想的不太一样。
  • 图片里的文字生成还不完美:虽然V6之后的版本在图片里生成可读文字的能力有所增强(通过在提示词里用双引号把文字包起来),但文字的准确性和排版好不好看还有很大的提升空间,特别是处理复杂或比较长的文字时。
  • 手部、解剖结构这些复杂玩意儿的渲染是个老大难:这是AI绘画普遍头疼的问题。尽管Midjourney的V7版本在手、脸和其他身体部位的解剖学准确性和自然度方面取得了显著进步,但偶尔还是可能出现一些不合逻辑或看起来怪怪的渲染。
  • 对Discord的依赖(虽然在逐步改善):虽然网页版功能越来越全,但Discord仍然是Midjourney生态系统里非常重要的一环,这对于不熟悉或者不太喜欢用Discord的用户来说,可能会有点不方便。
  • 想畅玩就得掏钱:Midjourney目前没有提供永久免费的套餐,所有用户都得付费订阅才能持续画图。
  • 图片默认是公开的:在标准计划下,你画的图默认会在Midjourney的公共画廊里展示,除非你订阅Pro或Mega计划并打开Stealth Mode(隐身模式)。
  • 伦理与法律问题不能不当回事儿:和所有强大的AIGC工具一样,Midjourney也面临着版权归属、深度伪造(Deepfakes)、算法偏见、内容滥用(比如生成有害信息或侵犯个人隐私)等一系列复杂的伦理和法律挑战。Midjourney官方也在不断更新他们的社区准则和内容过滤机制,来应对这些问题。

一个值得注意的现象是,尽管Midjourney的输出质量很大程度上还是看你“喂”给它啥(也就是说,提示词的质量会影响结果),但它内置的那个“艺术滤镜”往往能把即使是相对简单的提示词也提升到挺好看的水平。这是Midjourney的一大核心竞争力,因为它让新手也能轻松搞出漂亮的图片。然而,这也可能掩盖了在需要精确控制特定细节时,对高级提示词技巧的依赖。用户或许能轻易得到一张“好看”的图,但要得到一张_完全符合特定意图_的“好看”的图,则需要更深入的理解和实践。

4.3 未来展望:视频、3D,甚至搞硬件?想想都激动!

Midjourney可没满足于只做个静态图片生成器,它对未来的规划,那可是奔着多模态、更深度的创作工具去的,野心不小。

  • 视频生成,快了快了?:Midjourney正在积极鼓捣AI视频生成这块儿。据他们老板David Holz透露和社区消息,团队内部已经有视频模型在测试了,并计划通过合作或者自己研发的方式推出视频生成功能。他们的目标是提供远超现在市面上AI视频产品质量的体验,甚至放话说要“比现有产品好10倍”。有消息称,V7版本的视频工具可能允许用户基于少量图片(比如6张),在几小时内(比如3小时)生成长达60秒的高质量视频片段。这无疑会给动态内容创作带来一场革命。
  • 3D内容生成,未来可期:除了视频,3D内容的生成也是Midjourney的重点发展方向。他们计划扩展3D功能,探索类似“神经辐射场(NeRF-like)”的3D建模技术,以实现实时、动态地生成3D对象和环境,这对虚拟设计、游戏开发和元宇宙应用来说意义重大。一个值得期待的里程碑是计划于2025年第二季度推出的“OmniConsistent Character System”(全能一致性角色系统),这个系统不光是为了保持角色在2D图片里的一致性,还可能支持生成简单的3D模型,并用于基础动画。
  • 硬件探索,这是要下一盘大棋?:Midjourney老板David Holz在创立Leap Motion的时候就攒了不少硬件开发经验。最近,Midjourney还任命了曾在苹果Vision Pro和马斯克的Neuralink项目里管硬件工程的Ahmad Abbas来领导他们的硬件团队。这一系列动作强烈暗示Midjourney可能正在研发自己的硬件产品,大家猜的方向可能包括AR/VR头显设备,或者是跟AI生成紧密结合的可穿戴设备。这或许是为了给用户提供一个更沉浸、更直观的AI创作与交互体验。
  • 平台持续改进,功能不断上新:Midjourney承诺,在V7版本(Alpha测试已于2025年4月开始)发布后,会以比较快的频率(比如每1-2周)持续推出新功能和改进。大伙儿可以密切关注他们的官方博客、Discord服务器以及可能的社交媒体渠道(如X平台账号@midjourney),来获取最新的官方公告和更新信息。

Midjourney在视频、3D甚至硬件领域的布局,清楚地表明了它长远的目标是构建一个全面的、多模态的生成式AI生态系统。它不再满足于仅仅当一款顶级的2D图片生成器,而是希望成为一个能让用户无缝创作和集成各种AI生成内容的综合性平台。这种战略雄心,预示着Midjourney将在未来的AIGC浪潮中扮演更核心的角色。

第五部分:结语:驾驭Midjourney,一起开创AI艺术新纪元!

Midjourney凭借它那出色的图片生成质量、独特的艺术风格和不断进化的功能,已经深刻地改变了咱们对AI辅助创作的认知和玩法。它不光给专业艺术家和设计师提供了前所未有的创作利器,也为广大爱好者打开了通往视觉表达的奇妙大门,真正意义上推动了创意生产力的“平民化”进程。

要想充分发挥Midjourney的潜力,玩转提示词工程的精髓,理解不同模型版本(特别是V7和Niji系列)的特性与参数怎么用,那可是相当重要。通过精确的语言描述、巧妙的参数组合以及对参考图片的有效利用,你可以把脑海里的想象以前所未有的逼真度和艺术性呈现在眼前。

对于开发者朋友们来说,虽然Midjourney目前还没提供官方API,但第三方非官方API解决方案的出现,在一定程度上满足了程序化接入的需求。然而,在选择和使用这些非官方API时,必须清醒地认识到其中存在的服务条款冲突、账户安全、服务稳定性以及数据隐私等潜在风险,并且得小心谨慎,做好必要的防范。BYOA和PPU模式各有各的好处和坏处,你得根据自己的情况好好掂量。

展望未来,Midjourney在视频生成、3D内容创作乃至硬件领域的探索,预示着一个更加广阔和激动人心的前景。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展,Midjourney有望从一个图片生成工具进化为一个多模态的综合性AI创作平台。

Midjourney和它的小伙伴们的崛起,不仅仅是一场技术的革新,更在催化着创意角色的转变。传统的创作流程正在被重塑,艺术家和设计师的角色正逐渐向“AI协作者”、“创意指导员”或“AI提示词工程师”转变。他们不再仅仅是内容的直接生产者,更是与AI共同创作、引导AI实现其艺术构想的伙伴。这种人机协作的新玩法,要求创作者具备新的技能和思维方式,同时也带来了对原创性、作者身份和艺术价值的深刻反思。

咱们正处在AI艺术新纪元的开端。鼓励每一位对Midjourney感兴趣的朋友,积极探索它的无限可能,负责任地使用这一强大工具,共同参与塑造AI辅助创作的美好未来。通过不断的学习、实践和创新,我们一定能驾驭Midjourney的力量,将人类的想象力推向新的高峰!



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