Midjourney技巧教學-第五課：參數(Parameter List)

我們先來瞭解參數的規則：

1.說明：

參數是可以添加到prompt中的選項，並用於更改圖像的生成方式。

比如更改縱橫比(aspect Ratios)、切換模型版本(Model Versions)、更改使用的升級器(Upscaler )等等。

2.參數總是添加到提示的末尾。

3.可以向每個提示添加多個參數。

參數在算圖上是非常重要的，因為在寫prompt時沒有任何的提示你該怎麼使用參數，所以必須自己熟知哪些參數會影響算圖，才有辦法算出符合自己需求的作品。

例如如果你想算出連環圖，那麼學會seed值的操作是很重要的。如果不加以操作，midjourney沒有辦法算出畫風相似、人物相同的圖片。

下面將介紹基本參數。在算圖的時候，可以把這一頁先打開來，試試看不同的參數會對算圖造成怎麼樣的影響。

一、基本參數介紹：

縱橫比

--aspect，或--ar更改圖片的縱橫比。

製造混亂

--chaos number 0–100改變結果的多樣性。

較高的值會產生更多不同凡想和意料之外的結果。

移除

--no為負面提示，在--no後面加上你想從圖片中移除的東西，機器人會嘗試從圖像中移除該物。

質量

--quality .25, .5, 1, or 2，或--q .25, .5, 1, or 2

這個參數決定你一張圖想花費多少彩現質量時間(Rendering quality time)

默認值為 1。值越高成本越高，值越低成本越低。

小提示：彩現(Rendering)意指在電腦繪圖中，以軟體由模型生成圖像的過程。

重複算圖

--repeat 1–40，或--r 1–40從單個提示創建多個作業。

本參數對於多次快速重新運行作業很有用。

種子(seed值)

--seed integer between 0–4294967295

Midjourney 機器人使用種子編號創建視覺噪聲場(a field of visual noise)，如電視雜訊畫面，作為生成初始圖像網格的起點。

種子編號是為每個圖像隨機生成的，但可以使用 --seed 或 --sameseed 參數指定。使用相同的種子編號和提示將產生相似的圖像。

這個功能多半用於創作連環圖，可以協助機器人在不同的prompt中，產生類似的構圖。

停止生成

--stop integer between 10–100

使用--stop參數在算圖中途完成作業。以較早的百分比停止作業會產生更模糊、更不詳細的結果。

風格化

--stylize number，或--s number 參數會影響 Midjourney 的默認美學風格應用於算圖的強度。

低風格化生成的圖像與提示非常匹配，但藝術性較差。

高風格化創建的圖像非常具有藝術性，但與提示的聯繫較少。

默認值為 100，並且在使用默認 [V5 模型] 時接受 0-1000 的整數值。

輕型升級

--uplight當你選擇 U 按鈕時，會使用替代的“輕型”升頻器。

算圖結果更接近原始網格圖像。放大後的圖像細節更少，更平滑。

輕型beta升級

--upbeta當你選擇 U 按鈕時使用替代的 beta 升頻器。

結果更接近原始網格圖像。放大後的圖像添加的細節明顯更少。

目前官方版本的默認值統整如下：

二、升級器參數

Midjourney 首先為每個作業生成一個低分辨率圖像選項網格。

您可以在任何網格圖像上使用 Midjourney upscaler 來增加尺寸並添加更多細節。有多種可用於放大圖像的放大模型。

Uplight

--uplight 當你選擇 U 按鈕時，會使用替代的“輕型”升頻器。

Upbeta

--upbeta 當你選擇 U 按鈕時使用替代的 beta 升頻器。

Upanime

--upanime 這個升頻器是專門為與 Midjourney --niji 模型一起工作而創建的。

---

基本上參數是每個使用Midjourney的基本功，如果要畫出有商用價值的圖片，參數的操作是必不可少的步驟。

這篇文章先讓你對參數有基本概念，下一篇會來講講每個參數背後的實際操作跟細節。

---

之前的教學：

Midjourney快速上手指南｜第一課｜入門｜#官方教學 #AI繪圖

Midjourney快速上手指南｜第二課｜Discord介面操作｜#官方教學 #AI繪圖

Midjourney快速上手指南｜第三課｜版本/圖片升級器

Midjourney快速上手指南｜第四課｜命令列表｜#官方教學 #AI繪圖

---

👉喜歡文章請按下【愛心】❤️

👉想學更多請按下【追蹤】✅

👉文章若有幫助也歡迎【贊助】【訂閱】☕

這些都將成為我持續前行的動力🚀

---

感謝牆📣(之後訂閱專題者將公布在此)

感謝 Sunny Liu 訂閱，您的支持是我的最大的動力~