MidJourney是什么？构图和材质是提升画质的两大法宝

最新推荐文章于 2025-07-29 16:09:17 发布

AI_1988

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文章标签： midjourney 材质

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AI_1988/article/details/144936217

MidJourney是什么？

MidJourney是一个利用人工智能技术的设计工具，它可以根据用户的文字描述来生成图像，帮助用户创作视觉内容。这个工具对于设计师、艺术家以及需要快速生成概念设计、插图等视觉素材的人们非常有用。它通过机器学习算法来解读文本提示，并据此生成相应的图像。

提升画质的两大法宝

构图篇

Wide view：宽景

Bird view：鸟瞰

Top view：俯视

Up view：仰视

Front view：正面

Headshot：头部特写

Ultrawideshot：超广角

Extremecloseup：极端特写

Macroshot：微距

Golden composition：黄金构图

Three-quarterview：四分之三侧视

Close-Up (Cu)：特写

Medium shot (Ms)：中景

Long Shot (Ls) depth of：远景

field (dof) Wide-angle view：景深

Saturation：饱和构图

Point of View Composition：视角构图

Silhouette Composition：剪影构图

Focal Point Composition：焦点构图

Contrast composition：对比构图

材质篇

Wood：木头

Metal：金属

Glass：玻璃

Plastic：塑料

Leather：皮革

Fabric：布料

Stone：石头

Rubber：橡胶

Ceramic：陶瓷

Cotton：棉花

Silk：丝绸

Wool：羊毛

Paper：纸

Canvas：帆布

Velvet：天鹅绒

Denim：牛仔布

Marble：大理石

Linen：亚麻布

Heliodor：太阳石

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【实战篇】DeepSeek+Midjourney，设计实战大揭秘

商务合作|问题讨论|交流学习请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式

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通过 DeepSeek 和 Midjourney 的完美配合，我们可以轻松地创作出高质量的设计作品。DeepSeek 为我们提供了丰富的创意和精准的文案，Midjourney 则把这些创意变成了视觉上的精彩呈现。在这个过程中，我们不仅可以享受到设计创作的乐趣，还能提升自己的创意能力和审美水平。未来，随着人工智能技术的不断发展，相信 DeepSeek 和 Midjourney 还会给我们带来更多的惊喜和突破。让我们一起期待，一起在设计的道路上不断探索和创新！

Midjourney与Photoshop结合：后期处理技巧大公开

AI天才研究院

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随着AI生成图像技术（如Midjourney）的普及，创作者正面临“如何将AI生成的半成品转化为专业级作品”的关键问题。Midjourney能快速生成高创意图像，但存在边缘模糊、细节缺失、色彩偏差等局限；而Photoshop作为数字图像处理的“工业标准”，在精度控制、局部调整、商业输出等方面具备不可替代的优势。本文聚焦两者的结合场景，覆盖从基础协同流程到高阶优化技巧的全链路，适用于插画设计、产品视觉、影视概念图等主流创作领域。解析Midjourney与Photoshop的核心能力边界；

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如何用Midjourney控制人物构图 / 画面占比 / 摄影景别？

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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。控制人物在画面中的占比、远近、角度，最直接的方法，就是通过提示词的方式。观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

【AI绘画】Midjourney进阶：对称构图详解

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Abaqus仿真技术在PCB板钻削加工中的应用：铜箔与纤维复合材料建模及本构关系研究

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Abaqus仿真技术在PCB板钻削加工中的应用，重点讨论了铜箔和纤维复合材料的建模及其本构关系。首先，文章阐述了铜箔采用J-C本构模型进行模拟的原因及其优势，能够准确预测加工过程中的变形和应力。其次，针对纤维复合材料，文章提出了两种建模方式：二维壳单元Hashin准则和三维Hashin子程序，分别适用于不同的应用场景。此外，还探讨了有限元方法在PCB钻削加工仿真的应用，强调了结合实验数据和实际工艺参数的重要性。最后，文章指出，合理的仿真技术和材料选择有助于提升加工效率和产品质量。适合人群：从事PCB板制造及相关领域的工程师和技术人员，尤其是对仿真技术有一定了解并希望深入掌握Abaqus应用的人群。使用场景及目标：① 提高对PCB板钻削加工仿真技术的理解；② 掌握铜箔和纤维复合材料的建模方法；③ 学习如何结合实验数据和实际工艺参数优化仿真效果。其他说明：本文不仅提供了理论指导，还结合了实际案例，使读者能够在实践中更好地应用所学知识。

langchain4j-test-1.1.0-beta7.jar中文-英文对照文档.zip

07-29

1、压缩文件中包含：中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

langchain4j-coherence-0.36.2.jar中文文档.zip

07-29

1、压缩文件中包含：中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

COMSOL电弧模型：多物理场联合仿真的电场、磁场、温度场、气流场分析及其应用

07-29

COMSOL电弧模型的多物理场联合仿真技术，涵盖电场、磁场、温度场、气流场等多个方面的仿真分析。文章首先概述了仿真技术在工业领域尤其是电力和电气工程中的重要性，接着具体阐述了COMSOL电弧模型的功能特点，如电场仿真分析、烧蚀仿真、多物理场联合仿真等。此外，文章还列举了该模型的具体应用场景，包括磁流体动力学模型、瞬态电弧、气吹电弧、磁吹电弧和断路器电弧的仿真，强调了其在理解和预测电弧动态演化过程中的重要作用。适合人群：从事电力工程、电气工程及相关领域的工程师和技术研究人员。使用场景及目标：适用于需要深入了解电弧动态特性的科研项目和产品研发，旨在提高产品的设计、优化和改进能力，确保电力系统稳定运行。其他说明：掌握COMSOL电弧模型的多物理场仿真技术有助于解决实际工程中的复杂问题，提升工作效率和产品质量。

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python三维构图是什么？

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<think>好的，用户问的是Python中的三维构图，也就是三维数据可视化。我需要先明确三维构图通常指的是使用Python库来绘制三维图形，比如3D曲面、散点图、线框图等。接下来要解释常用的库有哪些，比如Matplotlib的mplot3d工具包，Mayavi，Plotly等。然后给出一个具体的例子，比如用Matplotlib绘制一个简单的三维曲面图。用户可能需要知道如何安装这些库，所以需要提到安装命令。同时，要分步骤解释代码的结构，包括导入必要的模块，创建数据网格，定义函数生成z值，设置图表和坐标轴，绘制曲面，并展示图表。在解释部分，要说明每个步骤的作用，比如np.meshgrid的作用，ax.plot_surface的参数意义，以及如何调整视角和标签。还要指出Matplotlib在三维可视化上的局限性，比如性能问题，这时候可以推荐其他更强大的库如Mayavi或Plotly。最后，按照用户的要求，生成相关问题，这些问题应该围绕三维绘图的库、绘制不同类型图形的方法、性能优化、动态可视化等展开。</think><< Python中的三维构图（3D plotting）通常指使用Python库进行三维数据的可视化，常用于数学建模、科学计算、工程分析等领域。主要通过以下库实现： 1. Matplotlib的mplot3d工具包 ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 生成数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制曲面图 ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') ax.set_xlabel('X Axis') ax.set_ylabel('Y Axis') ax.set_zlabel('Z Axis') plt.show() ``` 2. Mayavi（专业科学数据可视化） ```python from mayavi import mlab x, y = np.mgrid[-5:5:100j, -5:5:100j] z = np.sin(x**2 + y**2) mlab.surf(x, y, z, colormap='viridis') mlab.axes() mlab.show() ``` 3. Plotly（交互式可视化） ```python import plotly.graph_objects as go x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=Z, x=X, y=Y)]) fig.show() ``` 解释： - Matplotlib适合基本三维绘图，但性能有限 - Mayavi基于VTK，适合大规模数据可视化 - Plotly提供交互式网页可视化 - 核心步骤都是：生成网格数据→计算z值→选择可视化类型→设置坐标轴和样式 >>