Midjourney

Midjourney是一款AI绘画图片生成器工具。自 2022 年正式进入公众视野以来，它凭借独特的艺术风格、高质量输出和独特的交互方式，迅速在全球范围内吸引了大量设计师、插画师、品牌主、影视从业者乃至普通用户的关注与使用。

Midjourney 与 OpenAI 的 DALL·E 系列、Stability AI 的 Stable Diffusion 同属图像生成领域的核心玩家，但其产品形态却显得更加「非主流」。它并没有独立的桌面程序，而是将核心功能深度集成到 Discord 这一社交平台之中。

用户无需本地部署，也不需要安装额外软件，只需输入提示词，即可快速获得高质量的艺术图像。这种接地气且社交性强的交互方式，使得 Midjourney 更像是一种「创造社区」而非单纯工具。

这款产品的独特性不止于其平台选择，更体现在它对生成美学的执着追求。与其它生成图像产品更倾向于“实用型”视觉内容不同，Midjourney 所生成的图像通常具备浓厚的艺术感，纹理处理细腻，光影控制精致。无论是用于幻想概念设定、时尚摄影模拟，还是作为创作灵感的起点，Midjourney 所提供的图像都在风格表现上具备高度辨识度。这也是它在广告视觉、电影概念美术、插画草图等领域广泛被应用的关键所在。

产品概述

产品上线与版本迭代

Midjourney 于 2022 年 7 月启动公开测试，彼时仅支持英文提示，并且只能通过 Discord 机器人生成图像。虽然形式简陋，但凭借图像输出质量和强烈的艺术风格，迅速吸引了大量设计师和创意行业从业者。此后，Midjourney 平均每隔 3 至 5 个月就推出一次重要版本迭代。以下是部分主要版本的发展特点：

版本号	发布时间	主要改进	关键词
V1	2022.07	初始版本，支持文本生图，风格较为超现实和模糊	实验性、艺术化
V3	2022.09	图像清晰度提升，构图逻辑更合理	实用化趋势
V4	2022.11	引入新的神经网络架构，首次提供图像上传作为提示	模型革新
V5	2023.03	支持更复杂提示词，增强光影与细节控制能力	写实能力增强
V5.2	2023.06	引入风格参考与重绘参数 Remix，提高一致性	风格控制
V6	2023.12	开始支持更自然语言的提示输入与多语种兼容	多语言、自然化
V7	2025.04	引入智能角色保持系统、构图控制模式和网页编辑器	专业化、模块化

目前 Midjourney 的主力模型为 V7，用户可手动切换至旧版本以获得不同风格输出。这种保留历史版本的机制，使得用户可根据项目需求选择适合的风格或技术能力，极大提高了创作灵活度。

核心功能与使用方式

Midjourney 的核心功能可以用一句话概括：将文字描述转化为图像。用户通过 Discord 中的 /imagine 命令输入文本提示词（prompt），系统返回 4 张图像初稿，用户可选择放大（Upscale）、变体（Vary）或重新生成。

主要交互流程如下：

1. 输入提示词：支持英语为主，允许使用自然语言描述或关键词拼接。
2. 生成初稿：4 张小图通常风格统一但细节略有不同。
3. 选择变体或放大：
   • 放大可增强清晰度并添加细节。
   • 变体可生成与当前图风格接近的新构图版本。
4. 启用 Remix 模式（可选）：重新编辑提示词后生成变体，适合细节调整。
5. 下载或继续生成：所有图像可下载，或导入网页编辑器继续修改。

功能延展：风格、图像参考与角色保持

随着模型更新，Midjourney 在生成控制方面不断进化。目前支持多个高级特性，便于用户实现风格一致性与创意控制：

• 图像参考（Image Prompt）：上传图像作为提示，可结合文字描述生成“图文融合”作品。
• 风格参考（Style Reference）：使用已有图像作为风格模版，让生成图更贴近目标艺术风格。
• 角色保持（Character Reference）：通过示例图锁定人物外貌特征，用于系列漫画或IP角色延续创作。
• 参数控制（如 –ar, –style, –chaos）：自定义构图比例、随机程度、风格权重等参数。

此外，新版支持网页端轻量编辑器，可在浏览器中进行提示词微调、图像排列对比与批量下载，极大提升了效率和可视化体验。

订阅机制与定价结构

Midjourney 采用付费订阅制，目前提供 4 个主要套餐，用户可按月或按年计费：

套餐类型	月费	图片生成速度	是否支持隐私生成	特点
Basic	$10	标准	否	适合入门用户
Standard	$30	标准+加速	否	性价比最高
Pro	$60	加速优先级高	是	支持 Stealth 模式
Mega	$120	无限加速	是	企业/重度创作者专用

免费用户当前不再支持持续生成，仅可浏览公共作品。因此，订阅是参与创作的必要前提。加速渲染、隐私生成、图像容量等功能均依据订阅等级解锁。

技术实现

模型架构简析：结合扩散模型与语言建模技术

Midjourney 属于**文本生成图像（Text-to-Image）**范畴，其核心建模思想与 Stable Diffusion、DALL·E 相近：通过输入的自然语言提示生成高质量图像。主流图像生成技术路径有两种：一种是基于扩散模型（Diffusion Model），另一种是基于 GAN（生成对抗网络）。Midjourney 从 V4 开始，基本确定其底层是基于改进后的扩散模型框架，并结合了 Transformer 结构对文本语义进行建模。

简要说明其原理流程如下：

1. 文本嵌入处理（Text Embedding）：提示词经过自然语言模型（可能是类似 CLIP 的双模态模型）处理，生成可用于图像指导的语义向量。
2. 随机噪声初始化（Latent Sampling）：模型从一个随机的潜在空间开始生成图像。
3. 扩散反推（Denoising Diffusion）：逐步将随机噪声还原为图像，每一步都由文本语义引导，使图像逐渐具备可识别的结构与风格。
4. 图像输出与后处理：最后通过超分辨模型（如 ESRGAN 或自研模块）提升清晰度与细节。

这种方法优势在于生成图像质量极高，细节丰富且具备一致性，同时对提示词语义的理解也更加细腻。

数据训练：海量公开图像与风格学习

Midjourney 并未公开其训练数据集，但根据其生成能力推测，其训练素材涵盖大量来自互联网上的图像数据，包括：

• 图片搜索引擎（如 Google/Bing）
• 开放艺术平台（如 DeviantArt、Pinterest、Behance）
• 摄影、影视、插画等商用图库

这些图像大概率结合了其对应的文本描述、标签或自然语言评论（如图像标题、关键词、文章配图说明）作为训练素材，实现了图文嵌套学习。

由于 Midjourney 图像输出高度艺术化，说明其模型并非只追求“物理真实感”，而是更注重风格迁移与情绪捕捉能力。这也使得它在理解诸如“赛博朋克风格”、“文艺复兴构图”、“蒸汽波配色”这类抽象提示时，表现得远超一般写实类模型。

同时，Midjourney 支持通过用户历史创作持续“微调”系统参数，这意味着它存在某种形式的用户偏好学习机制。

构图与风格控制机制

Midjourney 并非纯粹“黑箱输出”，而是引入了一系列语义与数值控制手段，使得用户在创作过程中可以实现较高程度的自主性。

部分关键控制机制如下：

控制机制	功能说明
构图比例（–ar）	自定义输出图像的宽高比，例如 –ar 16:9 可用于电影海报构图
风格权重	设置风格提示词与主题提示词的权重占比，防止图像“跑题”
随机程度（–chaos）	控制输出的多样性，高值时更具探索性，低值时更聚焦稳定
参考图功能	上传图像用作视觉提示，引导模型沿既有构图或风格方向创作
Remix 模式	修改已有图像并调整提示词生成变体，实现细节迭代或局部变更
角色参考功能	锁定人物面部特征、发型、服装风格，支持同一角色在不同场景下保持一致性

这些机制综合起来，使得 Midjourney 在创作自由度和控制稳定性之间找到了一种平衡，使用户既可以发挥创意，也能获得可预测的高质量结果。

与其他图像生成技术的对比

特性维度	Midjourney	Stable Diffusion	DALL·E 3
成像风格	艺术化、富情绪、梦幻感	写实、多样、模块化	拟真、通用语言支持强
上手难度	中等，需理解提示词技巧	高，需安装部署或用 GUI	低，网页版可交互
成本结构	订阅制	免费/可自托管	与 ChatGPT Plus 绑定
控制能力	中等偏高	高，自定义模型广泛	中，提示词主导效果
适用场景	艺术创作、视觉实验	产品原型、图文整合	商业图文、多语种文案图配

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