這是參考圖

這是生成后的圖，基本上還是可以保持她的特征的

接著給她換一件藍色的衣服，同樣的上傳她的圖片，復(fù)制關(guān)鍵詞，這次我們把衣服的顏色改一下，在關(guān)鍵詞中加一個 wearing a blue basketball vest

2. 使用 panels 命令

Panels 這個命令可以生成連續(xù)的動作和表情設(shè)計。如果你希望的是設(shè)計一個角色，并擁有連續(xù)的動作和表情，用這個命令就會非常方便。(提醒下，如果想畫動漫角色可以把模型設(shè)置先改為 niji mode，畫動漫角色效果會更好)

我繼續(xù)用上面的關(guān)鍵詞修改一下作為例子：

a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,6 panels with different poses 8K

（說明：這里的關(guān)鍵詞修改，我去掉了 3D 渲染風(fēng)格，去掉了 3D 風(fēng)格向的參考圖,還去掉了很多修飾性關(guān)鍵詞，約束太多可能會導(dǎo)致這個命令失效，我猜測可能是為了能兼顧到各種特征，所以存在一個權(quán)重問題，權(quán)重后面會講）

另外，使用 continuous running 也可以更穩(wěn)定的舒服連續(xù)動作，甚至可以做成 gif 動畫

例如：a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,6 panels with continuous running

可以看到，在 niji 模型下，畫手還是差點意思，但作為參考圖來說，已經(jīng)挺好了。

3. 利用 character sheet 命令

創(chuàng)建一個角色的多角度以及特寫細節(jié)

例如：a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,character sheet,full body,8k

我也順便對比了下 niji 模型和現(xiàn)在的 v5 模型，同樣的關(guān)鍵詞，生成的結(jié)果差別還是挺大的。實測發(fā)現(xiàn) v5 在畫手方面確實要比 niji 更好了。

4. 使用 emoji,expression sheet

這里的 emoji 代表表情包，expression sheet 代表各種表情組合，可以用這個核心關(guān)鍵詞設(shè)計出表情包

例如，我還想用之前生成的角色做，那么我在關(guān)鍵詞前面會把剛才的圖片喂給 AI：圖片鏈接.png a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k

二、如何對生成的圖片進行微調(diào)？

我在使用 AI 做真實需求的時候，就會遇到一個困惑，就算每次復(fù)制一樣的關(guān)鍵詞，但生成圖一樣會出現(xiàn)很強的隨機性。那如何調(diào)教它，生成自己想要的圖呢？經(jīng)過我的研究，我發(fā)現(xiàn)可以利用 seed 參數(shù)，反向生成。

1. 利用 seed 反向調(diào)整

先從官方文檔中看看 seed 這個參數(shù)到底是做啥的：

Midjourney 會用一個種子號來繪圖，把這個種子作為生成初始圖像的起點。種子號是為每張圖隨機生成的，但可以使用--Seed 或--same eseed 參數(shù)指定。使用相同的種子號和提示符將產(chǎn)生類似的結(jié)尾圖片。詳細參數(shù)可以看看官方文檔： https://docs.midjourney.com/docs/seeds

默認(rèn)情況下，這個種子是隨機給的，所以如果我們想要比較相似的圖，就需要把 seed 固定下來。簡單來說，在用的時候，給關(guān)鍵詞加一個 seed 參數(shù)就好，具體數(shù)字是多少無所謂（只要在 0–4294967295范圍內(nèi)）

比如 caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k --seed 8888

這樣就能保證每次生成的都是一模一樣的圖了。

那有人可能會問，每次都生成一模一樣的圖有什么用呢？其實就可以反向利用這個特性，來對已經(jīng)確定的效果圖進行微調(diào)了。

比如當(dāng)我發(fā)現(xiàn)有一張圖已經(jīng)比較接近目標(biāo)了，那么還需要有一些微調(diào)，怎么做呢？

思路就是利用確定圖片的 seed，再它的基礎(chǔ)上再加上新的關(guān)鍵詞，以此來對它進行微調(diào)。

假如我覺得這 4 張圖的方向沒問題，只是一些細節(jié)需要優(yōu)化，如果我直接讓它重新生成，那么可能會跟現(xiàn)在完全不同了。

比如我讓它重新生成一次就跟現(xiàn)在的完全不同了

所以，怎么辦呢？這里就需要獲取它的 seed 了（注意：單張圖片是拿不到 seed 值的）。

方法是給這個生成圖添加一個反應(yīng)表情 envelope，那么 midjourney 就會以私信的方式給你發(fā)送這個 seed

有了 seed 后，再把這張圖之前的關(guān)鍵詞都復(fù)制過來，再添加你的修改詞，最后在關(guān)鍵詞后面加上這個 seed，就可以實現(xiàn)對已確定的圖片微調(diào)了。

例如：我希望她的眼睛是藍色的

上面的圖 U3 就跟之前的圖很接近了，其他的圖還是會有一些隨機性，但這個方法確實是可用的，不同的圖效果差別會比較大，你也可以自己去測試。

2. remix mode 可調(diào)整模式

還有一個辦法是在設(shè)置中修改 remix mode 模式，支持你在給定的框架上做局部的調(diào)整

例如：A specialty food shop selling high-quality Japanese ingredients, such as wagyu beef, matcha tea, and fresh seafood, cute 3d, kawaii, isometric, very detailed, cartoon, casual, gameart --q 2 --ar 2:3 --uplight --v 5

我希望給 v3 增加更多綠植，在 rexim mode 模式下，可以直接在彈出框里修改關(guān)鍵詞，很方便。默認(rèn)情況下是關(guān)閉的，因為很多時候其實不大需要修改。

關(guān)鍵詞：Long vines envelops the building::2 ,A specialty food shop selling high-quality Japanese ingredients, more long cirrus on the whole building:: 2,such as wagyu beef, matcha tea, and fresh seafood, cute 3d, kawaii, isometric, very detailed, cartoon, casual, gameart --q 2 --ar 2:3 --uplight --v 5

三、高級參數(shù)設(shè)置

1. 參考圖權(quán)重

--iw，image weight 圖像權(quán)重，表示圖像相比與文字的影響程度，不同版本取值范圍不同，v5 版本的取值為 0.5-2 之間，在有參考圖和關(guān)鍵詞的情況下，設(shè)置對 AI 繪畫影響的比重，數(shù)字越大越接近參考圖。

例如：我的參考圖用了上面生成的這張圖

我把參考圖的比重寫為 0.5：圖片鏈接.png 彩云譯設(shè)計 is a wild camping girl, cute wind element elf girl, Yellow wavy hair, blue eyes,cartoon styling design, backpack holding camera, Wearing cut duck hat, Dense foliage under strong summer sun Dense leaves under the strong summer sun, gradient style, tide play blind box, clean background, Laugh and sing happily,natural lighting, Bright color,8K, Super Detail, 3D, Depth of Field, Pixar Trend, super realistic, light tracking, complex details, Art background, Super detail, solid color background, fine texture, OC renderer, Ultra HD, fine texture, front body, 3D rendering, 8K，--ar 3:4 --q 2 --iw 0.5

當(dāng)我把參考圖比重改為 2 時：圖片鏈接.png 彩云譯設(shè)計 is a wild camping girl, cute wind element elf girl, Yellow wavy hair, blue eyes,cartoon styling design, backpack holding camera, Wearing cut duck hat, Dense foliage under strong summer sun Dense leaves under the strong summer sun, gradient style, tide play blind box, clean background, Laugh and sing happily,natural lighting, Bright color,8K, Super Detail, 3D, Depth of Field, Pixar Trend, super realistic, light tracking, complex details, Art background, Super detail, solid color background, fine texture, OC renderer, Ultra HD, fine texture, front body, 3D rendering, 8K，--ar 3:4 --q 2 --iw 2

整體的效果會更接近參考圖的效果。

2. 圖片融合技巧

上傳多種圖片進行融合生成，有一個技巧就是一張圖片最好只有一種特征，比如合并 2 張圖，一張是有人物，另一張是只有背景，那么合并起來的效果會更精確。

3. 關(guān)鍵詞權(quán)重

寫普通關(guān)鍵詞是用逗號分開，這個應(yīng)該你都知道了，但其實還可以寫多重關(guān)鍵詞。它的意思是要 AI 不需要考慮單詞的前后關(guān)系，而只把它們當(dāng)成獨立的單詞，比如 hot dog 和 hot:: dog (到這里我付費的次數(shù)也快用完了，我就用官網(wǎng)上的案例給大家演示了)

hot dog

hot:: dog

多個單詞甚至長句也可以這樣用，比如 cup:: cake:: illustration

基于這個還有更高級的用法，給不同的單詞賦予不同的權(quán)重 ，比如 hot::2 dog，可以看到 hot 這個詞對結(jié)果的影響更大了。

有增加權(quán)重，也可以減弱權(quán)重，比如這個權(quán)重可以是負數(shù)，意思是減弱某種元素的比重

比如我生成了一張圖上面有很多紅色

我不希望它出現(xiàn)太多紅色，就可以在關(guān)鍵詞后面加上 red::-.5，這樣大紅色就少了很多。

4. 降低權(quán)重

除了用數(shù)值降低某個元素的權(quán)重，還可以直接用--no 這個參數(shù)讓某個元素盡量弱化，比如我們 AI 生成圖的時候，經(jīng)常會出現(xiàn)手的問題，可以給參數(shù) -- no hands，這樣手出現(xiàn)問題的概率更低。--no hands 跟 hands: -0.5 是等價的。

5. 設(shè)置 v 版本

不是越高的版本就一定越好，其實每個不同模型的側(cè)重點會有所不同，比如-- niji 就是專門針對動漫的模型，--v 5 生成的圖對攝影類的質(zhì)量很高。具體的詳細內(nèi)容，可以看看官網(wǎng)介紹 https://docs.midjourney.com/docs/model-versions

6. 設(shè)置圖片比例

--ar 1：1 這樣就設(shè)置了 1：1 的比例，你也可以改成其他支持的比例。

7. 還有一些不是很常用的設(shè)置

--creative 更適合做腦暴和創(chuàng)意設(shè)計，做出來的圖腦洞更大，更有創(chuàng)意性

--chaos 100 或--c 100 指的是生成圖的視覺風(fēng)格，數(shù)值越大，這一組的風(fēng)格差異就越大。取值范圍在 0-100 之間，默認(rèn)值是 0。

--stylize 1000 或--s 1000，數(shù)字越大，生成的圖片就越有藝術(shù)感。取值范圍不同版本也不同，v 5 版本的范圍是 0-1000

最后

學(xué)習(xí) AI 繪畫和學(xué)習(xí)其他技能一樣，也需要自己多練習(xí)，在練習(xí)的過程中掌握規(guī)律。有些知識單看教程覺得好像就是這么回事，但自己真正做的時候又會是另一番景象了。我自己為了寫好這篇教程，已經(jīng)把付費買的次數(shù)給用完了，但我覺得是值得的。

通過不斷的研究，我對 AI 繪畫的知識更熟悉了，最后能把自己研究的心得總結(jié)成經(jīng)驗與大家分享，我是很開心的，也希望我的教程對大家有幫助，如果有不明白的地方歡迎與我交流。

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