Midjourney保姆级指令入门指南新手必看！_midjourney 分析图片指令

1.纵横比(--ar,--aspect): 调整生成图像的长宽比例。

如果想调整图像比例可以通过增加尾缀【--aspect 16:9】【--ar 16:9】来调整图片的宽长比。

比较简单但是有几个需要注意的小点:

(1)在英文和数字中间留空格

(2)必须使用整数，而不能是--ar 1.5:2

(3)长宽比会影响生成图像的形状和构图，从图可以看出同组词，不同的长宽比对生成图像画面构图影响还是蛮大的。

(4)画幅比放在关键词尾缀的最后

2.变化程度(--chaos):0到100的数值，决定生成图像的多样性。数值越高，结果越独特和意外。

（1）混沌值（-- chaos）影响图片的变化程度较高的值将产生更多不寻常和意外的结果和组合。值越低，结果越可靠、可重复。

一个值为0

一个值为100值越高变化越大

（2）--chaos的区间是0-100。默认值为 0。

（3）正确写法是（--chaos 数值）或（--c 数值）

3.图像权重(--iw): 0到3的数值，设置图像提示相对于文本描述的重要性。默认为1，数值越高，图像对结果的影响越大。

如何使用：图片地址+咒语+--iw（数值）

flowers.jpg birthday cake --iw .5

4 --no（输入不要的物体）接受用逗号分隔的多个单词:--no item1,item2,item3,item4

（2）--no比较 Scenery fruits

Scenery fruits s --no apple （不要苹果）

5.渲染质量(--quality, --q): 选择0.25,0.5,2,或 1，决定图像的渲染质量和用时。高值意味着更高质量但耗时更长。

（1）默认值为1，值越高花费订阅的CPU数值越高，越低图像质量越抽象，默认数值为 1

--q 1数值

（2）值不是越高越好，有时候低的数值创意性越好

6.种子(--seed): 0到4294967295的数值，指定生成图像的起始随机因素。相同的种子数和提示会产生类似的图像。

（1）如何寻找--seed值？

第一步在自己生的图上右键，点击添加反应

第二步选择红色箭头指的信封，然后就会收到给发的Seed值

第三步点击给发的消息通知就能看道给我们发的seed值了红框的位置

第四步如何使用seed？

回到自己的服务器 关键词+空格+seed值，就能生成之前一摸一样的图了

7.提前终止(--stop): 10到100的数值，提前结束生成过程。数值越小，图像越模糊、细节越少。

直接写到关键词的后面，红框的位置，同样词数值越小图像质量越模糊

8.风格化(--stylize,--s):控制MidJourney默认美学风格对图像的影响程度

（1）--stylize或参数--s影响该训练的应用程度；

（2）低风格化值生成的图像与提示非常匹配，但艺术性较差；

（3） 高风格化值创建的图像非常艺术，但与提示的联系较少；

（4）--stylize接受 0–1000 的整数值；

（5）--stylize的默认值为 100。

不同参数对比：child's drawing of a cat --s 100

不同参数对比：colorful risograph of a fig --s 100

如何使用直接在 尾缀后面 --s （数值）

还可以再设置里面选择

9.图块(--tile): 生成可以作为重复图案的图像，用于创建连续的图案效果,

（1）该--tile参数生成的图像可用作重复图块，为织物、壁纸和纹理创建无缝图案。

（2）--tile适用于模型版本 1、2、3、test、testp、5、5.1和5.2还有6--tile只生成一个图块。使用无缝图案检査器等图案制作工具来查看图块的重复情况,

如何使用（直接放在尾缀的后面）

a pattern of pink and blue striped river stones --tile

a pattern of colorful watercolor fall leaves --tile

18.怪异(--weird,--w): 0到3000的数值，探索不同寻常和创新的美学风格。

（1）默认值为0

（2）适用模型 5, 5.1, 5.2, 6, niji 5 and niji 6

（3）最佳的值要试验，最好从最小值开始

cyanotype cat --weird 250

lithograph potato --weird 250

clockwork chicken --weird 250

如何使用在末尾输入--weird <数值> or --w <数值>

10.--style raw

（1） --style raw使用另一种模型，对于已经习惯于提示并希望对其图像进行更多控制的用户来说，该模型可能会很有效。

（2）使用--style raw制作的图像应用了较少的自动美化，这可以在提示特定样式时实现更准确的匹配。

如何使用直接加载尾缀的后面

 

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