"探索 Midjourney 图生图：4种方式帮助你控制生成的图像效果"

Midjourney基础教程（三）介绍了一种名为"图生成图"的方法来控制Midjourney生成图片。"图生成图"的优势在于可以逐渐接近期望的画面效果。此篇文章着重研究这种方法的实施。 Midjourney图生成图主要有四种方法： 1. 模仿：通过不断地绘制图像，并研究提示和指令参数对生成画面的影响。在这种方法中，我们可以不断尝试不同的参数来探索不同的效果。 2. 描述：通过图文模式，使用指令来获取一张图片，其中的提示和指令与AI绘画相关。这种方法可以通过提供更具体的指令和提示来获得更准确的绘画效果。 3. 扩展：通过一张图片，采用图文结合方式来扩展生成具有相似风格的图像。通过结合已有图像的特征和风格，可以生成与之类似的图像。 4. 混合：将两种不同的图片混合在一起，生成一张新的图像。这种方法可以通过融合不同图片的特点，创造出更具创意的画面。 在刚开始学习使用AI绘画时，大部分人的绘画方式是：想象一个画面，在中文描述之后，通过翻译成英文的方式输入AI模型中的prompt指令，最后生成一幅图片。然而，在这个阶段，你会发现生成的图片与预期的画面相差甚远。即使是对同样的描述进行反复修正和调整，效果也时好时坏，让人感到失控。失控的感觉在商业应用中尤为难受。比如，当我们设计星球的Logo时，领导会不断提出修改意见，但AI并不是设计师，局部的修改相对较难，难以控制。在设计星球Logo时，经过两百七十多张图的生成，才最终定稿。因此，AI绘画虽然方便，可以一句话生成图片，但变量太多，相对难以控制。 为了解决这个问题，我们可以开始研究影响AI绘画效果的参数，例如之前介绍过的Midjourney指令支持的参数。可以关注如何编写prompt中的关键词，从而使AI绘画变得相对可控。最终，你可以通过Midjourney轻松地画出期望的图像。 总而言之，Midjourney的图生成图方法提供了多种方式来控制生成的图像效果，包括模仿、描述、扩展和混合等方法。通过研究和调整参数，我们可以逐渐掌握AI绘画的可控性，从而生成符合预期的图像。这种方法在商业应用中尤为重要，可以提高工作效率并满足不同的创作需求。