Learn Prompt- Midjourney 图片生成:常用参数

news2024/12/26 1:39:18

在上一页当中,我们在解说基本设置的同时,举例了不少以--开头的参数。

参数是添加到提示中的选项,可更改图像的生成方式,图像的纵横比,在 Midjourney模型版本之间切换,更改使用的 Upscaler 等等。使用参数的好处是,我们可以用参数直接定制当前的图像的设置,而不需要调整全局设定。

Midjourney 的提示语与 ChatGPT 的不同。简单来说,你可以在ChatGPT中输入复杂的提示语,因为它可以读取语法,而Midjourney最好使用简单的提示语+关键词(词语之间用逗号连接)。

之所以将常用参数放在 Midjourney Prompt 的前面,是因为你可以将参数看作能够在图像生成中保持一致性的提示语/关键词。如果你想实现的图像(如风格、构图等)已经有了相应的参数,那么我建议你优先使用该参数,而不是在提示中用复杂的语法来描述它。

/imagine 后缀参数​

这里的参数适用于添加到提示的末尾。单个提示可以添加多个参数。

参数中文名功能
--aspect纵横比调整图片的比例
--chaos混乱改变结果的多样性。较高的值会产生更多不寻常和意外的结果
--no负面提示--no plants会尝试从图像中移除植物
--quality生成质量--q <.25, .5, 1, or 2>代表要花费多少渲染时间。默认值为 1。值越高渲染时间越高, 值越渲染时间越低
--seed随机数种子随机数是为每个图像随机生成的。使用相同的种子编号和提示将产生相似的图像
--stop停止使用--stop参数在流程中途完成作业。以较早的百分比停止作业会产生更模糊、更不详细的结果
--tile平铺生成可用作重复拼贴的图像,以创建在织物、壁纸和纹理上常用的无缝图案
--version模型版本--v <1, 2, 3, 4, or 5> 使用不同版本的 Midjourney 模型
--style风格切换--style <4a, 4b, or 4c> V4模型风格切换;--style <expressive, or cute> Niji模型风格切换
--stylize程式化低程式化值生成的图像与提示非常匹配,但艺术性较差。高程式化值创建的图像非常具有艺术性,但与提示的联系较少

官方完整参数表

Aspect纵横比​

用--aspect或者--ar更改生成图像的纵横比。纵横比是图像的宽高比。它通常表示为用冒号分隔的两个数字,例如 7:4 或 4:3。

正方形图像具有相等的宽度和高度,描述为 1:1 的纵横比。图片可以是 1000px × 1000px,或者 1500px × 1500px,纵横比仍然是 1:1。计算机屏幕的比例可能为 16:10。宽度是高度的 1.6 倍。所以图像可以是 1600px × 1000px、4000px × 2000px、320px x 200px 等。

备注

  • 默认纵横比为 1:1。

  • --aspect 必须使用整数。使用 139:100 而不是 1.39:1。 纵横比影响生成图像的形状和组成。

指令详细说明V5V4niji
vibrant california poppies --ar 5:4常见的纵横比
  • --aspect 1:1默认纵横比。
  • --aspect 5:4常见的框架和打印比例。
  • --aspect 3:2印刷摄影中常见。
  • --aspect 7:4靠近高清电视屏幕和智能手机屏幕。
支持任何纵横比
  • 4c:1:2 至 2:1
  • 4a/4b:仅:1:1、2:3 或 3:2
1:2 至 2:1

MJ_AspectRatioChart

Chaos混乱​

--chaos参数影响初始图像网格的变化程度。高 --chaos 值将产生更多不寻常和意想不到的结果和组合。较低的--chaos 值具有更可靠、可重复的结果。

备注

--chaos 范围值 0–100。

默认 --chaos 值为 0。

低值​

使用较低的 --chaos 值或不指定值将生成每次运行作业时略有不同的初始图像网格。

示例:imagine/ prompt watermelon owl hybrid

owl

高值​

--chaos 每次运行作业时,使用较高的值将产生更多变化和意外的初始图像网格。

示例:imagine/ prompt watermelon owl hybrid --c 50

owl2

超高值​

每次运行作业时,使用极高的值将产生不同的初始图像网格,并且具有意想不到的构图或艺术媒介。

示例:imagine/ prompt watermelon owl hybrid --c 100

owl3

Tile 重复拼贴​

--tile 参数生成可用作重复拼贴的图像,以创建织物、壁纸和纹理的无缝图案。

备注

--tile 适用于模型 版本 1、2、3、5

示例: prompt scribble of moss on rocks --v 5 --tile

tile1

示例: prompt watercolor koi --v 5 --tile

tile2

Stylize 程式化​

Midjourney Bot 经过训练后可以生成有利于艺术色彩、构图和形式的图像。--stylize (--s) 用于设置强度。低值生成的图像与提示非常匹配,但艺术性较差。高值创建的图像非常具有艺术性,但与提示的联系较少。

备注

--stylize 的默认值为 100,并且在使用默认 [V4 模型] 时接受 0-1000 的整数值。

style

示例: /imagine prompt illustrated figs --s 100

style2

示例: /imagine prompt colorful risograph of a fig --s 100

style3

下一章我们将重点介绍 Midjourney 的提示语。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1036231.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于FPGA的图像直方图统计实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1、图像数据传输 4.2、直方图统计算法 4.3、时序控制和电路设计 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.部分核心程序 timescal…

阻塞队列-生产者消费者模型

阻塞队列介绍标准库阻塞队列使用基于阻塞队列的简单生产者消费者模型。实现一个简单型阻塞队列 &#xff08;基于数组实现&#xff09; 阻塞队列介绍 不要和之前学多线程的就绪队列搞混&#xff1b; 阻塞队列&#xff1a;也是一个队列&#xff0c;先进先出。带有特殊的功能 &…

LeetCode_二叉树_中等_1372.二叉树中的最长交错路径

目录 1.题目2.思路3.代码实现&#xff08;Java&#xff09; 1.题目 给你一棵以 root 为根的二叉树&#xff0c;二叉树中的交错路径定义如下&#xff1a; 选择二叉树中 任意 节点和一个方向&#xff08;左或者右&#xff09;。如果前进方向为右&#xff0c;那么移动到当前节点…

基于Python + SnowNLP实现一个文本情感分析系统

当你浏览社交媒体、新闻或任何数字内容时&#xff0c;你有没有想过背后的技术是如何分析和理解这些文本的情感的&#xff1f;有没有想过在数百万条评论、帖子或文章中&#xff0c;如何快速地识别出其中的积极和消极情绪&#xff1f;在这篇文章中&#xff0c;我们将揭示其中的奥…

数据结构—堆(C语言实现)

目录 堆是什么&#xff1f; 一、大堆 一、小堆 如何实现堆&#xff1f; 代码实现 &#xff1f; 一、定义堆的结构体 二、初始化堆 三、构建堆 1.利用向下调整算法 2.开始构建 四、插入元素 1.利用向上调整算法 五、取出堆顶元素、销毁堆 六、堆排序 Extra&#…

SpringBoot中xml映射文件

1.规范 说明&#xff1a;XML映射文件的名称与Mapper接口名称一致&#xff0c;并且将XML映射文件和Mapper接口放置在相同包下&#xff08;同包同名&#xff09;。 xML映射文件的namespace属性为Mapper接口全类名一致。 XML映射文件中sql语句的id与Mapper接口中的方法名一致&…

Spring面试题4:面试官:说一说Spring由哪些模块组成?说一说JDBC和DAO之间的联系和区别?

该文章专注于面试,面试只要回答关键点即可,不需要对框架有非常深入的回答,如果你想应付面试,是足够了,抓住关键点 面试官:说一说Spring由哪些模块组成? Spring是一个开源的Java框架,由多个模块组成,每个模块都提供不同的功能和特性。下面是Spring框架的主要模块: S…

基于nodejs+vue办公OA公文发文件管理系统

论文的研究内容包括&#xff1a;公文分类、公文信息、待办提醒等方面进行了研究。系统以当前应用最为广泛的nodejs语言为基础&#xff0c;结合了目前应用最为广泛的嵌入式嵌入式平台&#xff0c;集成了B/S体系结构。数据库选择简便高效的MySQL&#xff0c;vue框架。在OA公文发文…

大语言模型之十 SentencePiece

Tokenizer 诸如GPT-3/4以及LlaMA/LlaMA2大语言模型都采用了token的作为模型的输入输出&#xff0c;其输入是文本&#xff0c;然后将文本转为token&#xff08;正整数&#xff09;&#xff0c;然后从一串token&#xff08;对应于文本&#xff09;预测下一个token。 进入OpenAI官…

【LeetCode75】第六十三题 不同路径

目录 题目&#xff1a; 示例&#xff1a; 分析&#xff1a; 代码&#xff1a; 题目&#xff1a; 示例&#xff1a; 分析&#xff1a; 题目给我们返回地图的长和宽。问我们从地图的左上走到右下有几种方法。我们只能往下走或是往右走。 这个算是简单的二维动态规划题了。 …

Docker安装 MySQL8.0.33

Docker 核心&#xff1a;容器 Container 和镜像 Images Docker 安装镜像 mysql:8.0.33 图形化安装界面可选择版本较少 推荐使用命令行安装(可以自定义安装的版本) 版本安装命令链接&#xff1a;mysql Tags | Docker Hub 终端执行命令 docker pull mysql:8.0.33创建容器 安装完…

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制)

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测&#xff08;SE注意力机制&#xff09; 目录 多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测&#xff08;SE注意力机制&#xff09;预测效果基本描述模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本…

【Hello Linux】高级IO Select

本篇博客介绍&#xff1a;介绍Linux中的高级IO 高级IO IO五种IO模型非阻塞IO如何判断异常读取 IO多路转接之Selectselect的优缺点 网络通信的本质其实就是一种IO 而我们知道的是 IO的效率实际上是十分低下的 所以说我们需要一些机制或者方法来解决这个效率问题 IO IO实际上…

R and RStudio的安装教程【2023】

首先需要安装R&#xff0c;才能安装RStudio。 安装包文末获取或者去官网获取&#xff0c;一样的&#xff1a; R的安装&#xff1a;&#xff08;很简单&#xff0c;如果你想安装到C盘&#xff0c;全部选项无脑选下一步&#xff0c;不想安装到C盘&#xff0c;就改一下就ok.&…

软件测试同行评审到底是什么?

【软件测试面试突击班】如何逼自己一周刷完软件测试八股文教程&#xff0c;刷完面试就稳了&#xff0c;你也可以当高薪软件测试工程师&#xff08;自动化测试&#xff09; “同行评审是一种通过作者的同行(开发、测试、QA等)来确认缺陷和需要变更区域的检查方法。”在软件测试中…

五、C#—字符串

&#x1f33b;&#x1f33b; 目录 一、字符串1.1 字符类型1.2 转义字符1.3 字符串的声明及赋值1.3.1 c# 中的字符串1.3.2 声明字符串1.3.3 使用字符串1.3.4 字符串的初始化1.3.4.1 引用字符串常量之初始化1.3.4.2 利用字符数组初始化1.3.4.3 提取数组中的一部分进行初始化 1.3.…

企业微信自建小程序应用踩坑实践

最近开发了一个小程序接入企业微信的需求&#xff0c;企业微信的权限限制诸多&#xff0c;网上的完整示例又少之又少&#xff0c;因此踩了比较多坑&#xff0c;与大家分享。 开发调试 在开发者工具中如果直接使用微信小程序模式&#xff0c;调用wx.qy接口会提示不存在&#x…

Qt5开发及实例V2.0-第二十一章-Qt.Quick Controls开发基础

Qt5开发及实例V2.0-第二十一章-Qt.Quick Controls开发基础 第21章 Qt Quick Controls开发基础21.1 Qt Quick Controls概述21.1.1 第一个Qt Quick Controls程序21.1.2 Qt Quick窗体应用程序的构成 21.2 Qt Quick控件21.2.1 概述21.2.2 基本控件21.2.3 高级控件21.2.4 样式定制 2…

光电开关-NPN-PNP

基础概念 有信号 “检测到物体/有物体遮挡” 工作原理 NPN&#xff1a;表示共正电压&#xff0c;输出负电压【只能输出低电压或者悬空 常开常闭是指 输出有没有跟“地”接通】&#xff1b; NPN NO&#xff1a;表示常态下是常开的&#xff0c;检测到物体时黑色线输出一个负电压…

docker jira 一键安装含PJ(docker 一键安装jira)

docker jira 一键安装含PJ&#xff08;docker 一键安装jira&#xff09; 本文仅供参考学习&#xff0c;请勿用于商业用途本文用于Jira在Docker的安装&#xff0c;仅用于记录安装方式转载请注明来源Linux安装可参考链接Windows安装可查考链接Docker一键安装Confluence PJ条件允…