写在前面
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>或--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>或--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）和全能参考（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-V3 | 2022年早期-中期 | 打基础，逐步提升图像生成能力和艺术风格 |
| V4 | 2022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 |
| V6 | 2023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 |
| V6.1 | 2024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 6 | 2024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：
- 主体 (Subject)：图片的核心内容，比如人物、动物、物体或某个场景。
- 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。
- 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。
- 环境/背景 (Environment/Setting)：主体待在哪儿。
- 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。
- 色彩 (Color)：主色调是啥？颜色鲜艳还是寡淡？是黑白还是彩色？
- 构图 (Composition)：比如是特写、远景，还是鸟瞰视角？
- 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。
- 网页版：在
- 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：
- 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。
- 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。 - 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。
- 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, 2 | 1, 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！
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用。你还可以使用@来通知其他用户。