Midjourney V6.1更新!重磅新功能解析!

Midjourney-V7:支持参考图片头像或背景生成新保真图 Midjourney最新发布的V7版本引入了革命性的OmniReference功能,这一升级旨在提升图像生成的精准度和个性化。OmniReference允许用户通过参考图像中的特定元素(如人物、物体或场景)来创作新图像,支持风格化处理和情绪板整合,确保视觉元素在新图像中得到忠实再现。用户可以通过网页端或Discord平台使用此功能,并通过参数调节精确控制参考图像的影响力。此外,V7版本还提供了多种使用途径,包括官网、Discord社区和套壳网站,使得操作更加便捷。从实测效果来看,V7版本在生成高清、符合描述 阅读详情

前言

近期Midjourney V6.1 版本模型迎来更新,大大提高了图像质量、文本和连贯性,并配备了全新升级的个性化模型,它更智能、更快、更清晰、更美观。

其图像质量比之前更好,此外还对高清放大、质量参数、个性化模型等功能做了调整,今天就为大家详细介绍一下此次更新的内容

生成质量&美学提升

V6.1 模型在生成质量上又有了进一步的优化提升,图像更清晰锐利,增强了纹理、皮肤以及 8-bit 像素画的表现效果,画面细节更精致。

直接来看两组对比,一组写实摄影,一组插画。其实 v6 的生成效果单看的话已经非常不错了,但和 v6.1 放在一起时,就会发现二者差别还是挺明显的:写实图像中,人物面部皮肤的纹理质感更细腻逼真、画面整体也比 v6 更清晰;

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在这里插入图片描述

而在 8-bit 像素插画中,像素点的分布更加 “拟真”,尤其是人物眼睛、黑色描边上的细节变得更准确了,因此插画的整体质量有了明显提升。

v6.1 在呈现画面内容时变得更稳定准确,具体表现在生成的内容与提示词的联系更紧密一致,角色形象、肢体动作更准确,不会轻易出现扭曲变形;

以及生成英文文本内容时,正确率会比V6.0 更高。而且 v6.1 在默认美学风格上也做了优化,画面色彩也更明亮鲜艳,生成的图像会比之前 “更好看” 。

下面是随机测试的几组效果,可以直观地看到 v6.1 的生成性能的确更好🔽

提示词:一个穿着紫色t恤的微笑男孩和他的朋友们在一个夏日花园聚会上。孩子们在玩耍和奔跑,气球像电影一样在背景中飞舞 --ar 25:14 --style raw

提示词:一名年轻的中国篮球运动员,身穿印有“China”字样的红色球衣,在空中跳跃,准备扣篮。简单的背景,饱满的身体,动态构图,3D皮克斯风格,可爱,色彩鲜艳 --chaos 5 --ar 3:4 --sref 240

提示词:近景,墙上挂着一幅带有“Less is More”粗体字的画框 --ar 3:4 --style raw

脸部崩坏修复

如果你追求人物面部的高度清晰准确,那么先生成人物的面部特写、再通过 reframe 拓展成全身图依旧是最稳妥的方法。

另外 Midjourney 对 upscale 模型也进行了优化,可以在放大图像时提供更精致的细节,所以 creative upscale 依旧是修复面部清晰度的有效方法。

未来计划

MJ 可能会在下个月左右发布 V6.2 模型,进一步改进文生图质量。

使用对比

V6.0 与 V6.1 对比

对比的前提:文字的摆放是否更完整,实物物体能否从 v6.0 版本复杂化到简单化,人物面部细节处理,肢体和图画比例是否协调,以及插画类在这次版本中表现如何。

Prompt:极简主义的橙汁罐头广告照片,上面写着“RDD”名字,背景是纯黄色的专业背景。橘子在背景中飞来飞去,橙汁溅出的痕迹也很明显,罐头就在照片的正中央 --ar 2:3 --style raw

文字测试结果:图片生成多次后,V6.0版本出现了的"货不对版"的情况,V6.1版本对于文字的呈现度更精准优质;

Prompt:这是一架时尚的未来派无人机,它的反光表面在工作室的灯光下闪闪发光,传达着速度和创新,用徕卡SL2拍摄,镜头光圈,32k,电影式照明 --ar 2:3

Prompt:瀑布在动画电影的风格,五彩缤纷的风景,暖色调的调色板,大胆的人物设计,浅紫色和深蓝色,法国景观 --ar 2:3

**插画测试结果:**插画部分肉眼可见的更整洁,冗余杂质较少,使用生图时效果会更完美一些。

遇到提示词效果不一致时,应该怎么解决?

首先我们要明确一点个,AI绘画本身固有的随机性,AI 绘画工具不是设计工具,不是你设置好参数后就能100%获取同样的结果。

模型版本不同、参数性能调整都会对提示词效果产生影响,比如 v6 与 v5.2 理解提示词的方式有极大的不同,–stylize 的参数灵敏度在 v5.2 之后也被调高了。

关键信息的遗漏,有些提示词被分享的时候,可能会漏掉部分参数信息,导致出图效果不一致。

常用的几个解决方法:

**1、确认版本是否一致:**Midjourney 会将最新模型设为默认模型,如果你用的是比较旧的提示词,那么就需要将版本调整后才能获得一样的效果。

**2、多次出图:**AI 绘画具有随机性,同一组提示词尝试 3-5 次才能看到比较稳定全面的效果;还可以使用 vary 功能生成变体,来修复带有小瑕疵的图像。如果提示词本身带有 --c 参数,就更需要多次出图,这样才有机会探索出更多优秀的风格。

**3、修改提示词:**如果你想在新版本中实现和旧版本一样的效果,可以自己尝试修改提示词,通过不断调整词序、风格关键词、参数,来逐步靠近你理想的效果,这种方式虽然费力,但是对提升风格感知力和出图能力非常有帮助。

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AIGC所有方向的学习路线思维导图

这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。如果下面这个学习路线能帮助大家将AI利用到自身工作上去,那么我的使命也就完成了:
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AIGC工具库

AIGC工具库是一个利用人工智能技术来生成应用程序的代码和内容的工具集合,通过使用AIGC工具库,能更加快速,准确的辅助我们学习AIGC
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精品AIGC学习书籍手册

书籍阅读永不过时,阅读AIGC经典书籍可以帮助读者提高技术水平,开拓视野,掌握核心技术,提高解决问题的能力,同时也可以借鉴他人的经验,结合自身案例融会贯通。

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AI绘画视频合集

我们在学习的时候,往往书籍源码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,科学有趣才能更方便的学习下去。

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Midjourney技术浅析(四):扩散模型 扩散模型是一种生成模型,其核心思想是通过逐步向数据中添加噪声(正向过程),然后学习一个逆向过程来从噪声中恢复原始数据(逆向过程)。Midjourney 的扩散模型模块如下:1.正向过程(Forward Process): 将数据逐步转换为噪声。2.逆向过程(Reverse Process): 从噪声中逐步恢复原始数据。3.条件扩散模型(Conditional Diffusion Model): 在逆向过程中加入条件信息,例如文本描述,以生成符合特定条件的图像。4. 阅读详情

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壹只小小码农
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