本篇文章的主要内容为如何确保 Midjourney 绘画的可控性和连续性。作者将为大家介绍做 AI 绘画需要参考的一些参数和命令。希望能对大家有所帮助。
最近 AI 绘画火爆整个设计圈，它从生产力和效率上根本改变了设计师的工作模式。
然而 AI 绘图的随机性造成了设计师对生成画面难以控制的问题。在本篇，我将在本篇章节中为大家介绍一些进阶的参数和命令，来让你的 AI 绘画更加可控和连续。
当前我们在用 Midjourney 做 AI 绘图时，通常会出现可控性较差的问题，主要表现为以下三点：
接下来作者就通过一些命令和参数告诉大家如何让 Midjourney 的出图更可控、连续。
chaos 参数可以改变结果的多样性，它的数值由 0-100 。数值越小，出图就更稳定，数值越大，生成的图像多样性就越强。适用于我们在做设计创意时，如果需要更多创意元素的代入就可以试试这个参数。
举个例子：我们先随意生成一张图，这里我输入了“a cute cat” ，得到以下图片。
然后我们试试先赋予其 chaos 值，点击图片下方的“Make Variations ”，在对话框中描述词后分别加上“–chaos 1”和“–chaos 100”来看看出图的对比结果。
我们得到三张图放在一起做一下对比，可以看到 chaos 1下的小猫与原图有着较像的纹理、颜色，嘴形；而当 chaos 值调整到 100 时，其脸部纹理，毛发样式及眼睛颜色等细节都得到了更多样的变化。
因此，如果你想基于原图进行细微调整，那尽量保持chaos处于较小的数值下。
官方的解释是，Midjourney 机器人使用种子编号创建视觉噪声场，作为生成初始图像网格的起点。种子编号是为每个图像随机生成的，但可以使用 –seed 或 –sameseed 参数指定。使用相同的种子编号和提示将产生相似的结束图像。
换句话说我们使用相同的提示词下生成的图片每张都有一个不同的seed值，它的范围是在“ 0–4294967295 ”。所以这就是为什么描述词相同的情况下每次生成图片都不一样。
那为了控制这种连续性，我们主要加上 seed 值参数，就可以保证你在同一幅画中的设计一致性。
需要注意的是，生成的原始 4 张图片才可以返回 seed 值。
如何查看图片的seed值呢？找到原始四宫格右上角的第一个图标（添加反应），在反应中查找 envelope，并点击信箱的图标，随后，我们就可以在私信官方服务器中看到该图片的 seed 值。
如下图所示，该 seed 值就是这个图片的唯一标识符号了。
那我们再在 Midjourney 里，输入相同的关键词+seed 值，就可以得到和原始四宫格相同的图片啦。
有了 seed 值，我们其实就可以反向利用这个特性，来对已经确定的效果图进行微调了。
举个例子：
我先生成一张原始 4 宫格图片，并给一个 seed 值，如“ a beautiful girl , –seed 1000 ”
接下来，我们分别利用相同的seed值，给小女孩穿上红色的裙子和带一副太阳镜，我们得到以下结果。虽然还是有一定的随机性，但部分图还是可以看出连续性的，可能要多做尝试。
【 :: 】是可以跟在一个单词后面做语意的切割，还可以通过增加数字来表示这个提示词的权重，强化该词的占比，权重参数默认数值为 1，v4 后的版本可以接受权重数值为整数和小数。使用时是需要跟在提示词后+【 :: 数字】。
举个例子：
我输入一个“ice mountain ”的关键词描述，我们得到一张积成的山的冰块，它是没有对语义分割的结论。
但我想要的是覆盖着冰的山，所以我通过增加权重符号“ :: ”来进行语义分割，并增加冰的权重。我输入“ ice :: mountain ”后得到以下图，可以看到我增加语义分割权重后，就变成了覆盖着冰的山。
接下来我还想让山上的冰更多，我同样通过该参数增加冰的权重，输入“ ice :: 3 mountain ”，我们就可以看到接下来的图，冰变得更多了。
图片权重参数用于控制图像提示的权重占比，常用于需要垫图的场景，用来控制我们期望得到的图片和垫图之间的差异性。
v5 版本之后的取值为“ 0.5-2 ”，当这个参数越高，表明垫图图片对当前绘制新图的权重更高，也就是还原度更高，反之亦然。
举个例子：
我先通过简单的关键词输入生成一张图片，输入“a beautiful girl”，生成一张小女孩的图片：
随后我通过垫图的方式，分别基于这张小女孩生成了 0.5 和 2 权重的图片：
放在一起对比后，我们可以看到权重为 2 的结果比权重为 0.5 的更加接近原始图片的效果。
当我们不想要画面中具体某个元素时，就可以用该负向权重符号，比如我不想要红色，不想要苹果，不想要房子等等。
举个例子：
我先输入“flower garden”以生成一幅花园的原始图：
非常梦幻，但我不想要背后的房子，因此我使用负向权重词输入“ flower garden, –no house ”得到以下结果，现在得到的结果就只有一个纯花园，后面没有任何的建筑物了。
stylize 通常用来调整图片的艺术值权重，值越低，生成的图像与提示词越匹配，但艺术性较差；值越高创建的图像非常具有艺术性，但与提示词的联系较少。默认情况下 stylize 值为 100，v4 版本后其取值范围为“0-1000”。
举个例子：
同样是一束花，我们试试用不同的 stylize 值生成的效果做对比，我们可以看到从 100、500 到 1000，画面的艺术化风格逐渐增强。
在该模式下，允许你在每次变化中修改你的提示词，并基于原始单张图进行新的关键词优化和调试。我们可以通过使用 /prefer remix 命令来打开或关闭合成模式。
举个例子：
我先生成一张原始图“A cat is lying lazily on a cat climbing frame”：
接下来点击图片下方的“Make Variations”，并将关键词改为“A dog is lying lazily on a cat climbing frame”：
点击提交后，我们得到了新的一幅猫替换成狗的绘画（在 remix 效果下，这只狗显得猫里猫气）：
再来一个例子：
我们先生成一幅南瓜山的图片：
同样的方式输入“pile of birds”：
我们得到了在堆叠南瓜山布局的基础上，将南瓜换成了鸟的元素，这也是 remix 的另一种混合图片的用法。
是不是很有趣，你也赶紧来试试吧～
学会了可控性参数后，我们再来看看如何让输出的图片连续性更强。
这种连续性的绘画方法通常可以用在需要输出连续性绘本、电影脚本、表情包等应用场景下。
1. 创建人物角色
我们先来选择一个人物角色作为连续性画作的主人公。
举例：“a yong girl, in the style of Hayao Miyazaki”：
2. 创建角色场景
我们将上述图片的URL进行复制后，按照【URL】+【图案角色描述】+【图案场景描述】进行关键词的描述。
举例：“URL+a young girl is eating an apple , under the tree , in the style of Hayao Miyazaki”：
再来一个例子：“URL+a young girl , Sketching under the tree , in the style of Hayao Miyazaki ”：
这样相同的方法，我们就可以得到在相同角色下的不同场景的连续绘图了。
1. 创建角色
先来创建一个皮克斯风格的小女孩，从四宫格中选出一张我喜欢的角色图。
举例：“a yong girl , Pixar style”：
2. 创建角色场景
通过输入描述词【URL】+【图片角色及场景描述】+【iw参数】来完成角色场景的创建。
我想描述一个在海滩边奔跑的小女孩，并将 iw 值设置为 2 。iw 值参考范围为 0.5-2 ，数值越大，图片越接近参考图。
举例：“URL+a yong girl is running , near the beach , Pixar style , –iw 2 ”：
我们就得到了这个小女孩在沙滩旁跑步的绘图了。
1. 创建角色
这里我们直接选用方法二这个皮克斯的女孩继续举例：
2. 创建角色场景
我们将上述图片的 URL 进行复制后，按照【URL】+【图案角色描述】+【图案场景描述】+【原始图 seed 】进行关键词的描述。比如，我想生成一个女孩在沙滩边跑步的场景。
举例：“URL+a yong girl is running , near the beach , Pixar style , –seed 1997667934”：
Panel 命令往往可以帮助我们生成连续的动作和表情，基本结构为【数字+panels with+不同表情/连续*动作/不同姿势】
举例：“a cute anime girl with pink dress , 6 panels with different poses”。
则可以得到姿势不同的连续动画风格女孩的图片：
再来尝试一张连续奔跑的动画女孩。
举例：“a cute anime girl with pink dress , 6 panels with continuous running”。
再尝试以下连续不同表情的动画女孩。
举例：“a cute anime girl with pink dress , 6 panels with continuous Expressions”。
Character sheet 需要我们将版本切换成 niji mode，然后在描述中加入 character sheet 关键词。
举例：“a cute anime girl with pink dress , character sheet , full body”：
emoji 和 expression sheet 命令常用于生成连续的表情包图片。
举例：“cute cat emoji , expression sheet , ultra detail”：
再来尝试一组动画女孩的表情包。
举例：“a anime girl emoji , style by Miyazaki Hayao , expression sheet”：
本篇为大家大家总结了 7 个可控性关键参数和 6 种连续性绘画方法，大致总结如下：
当然，掌握这些参数的用法还远远不够，大家还是需要在大量的练习中来感受和总结如何掌控AI，让它成为你最得力的助手。
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