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Midjourney 早上发布了一个新功能,挺好玩的。 可以基于提示词生成完全随机的图像风格。 使用方式:在提示词后添加 sref random,如果找到了喜欢的风格可以通过 sref url 将风格迁移到新图片上。 下面是/imagine a field of flowers sref random运行 64 次的结果。

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前几天 Midjourney 发布了风格微调(StyleTuner)能力,但是官方并没有一个风格探索的地方,所以我就找 @莱森LysonOber 说要不要做一个Midjourney风格推荐和收集的网站,结果他说他也想跟我说这个。 所以就拿Framer做一个,边做边学搞了半天终于捣鼓出来了。 介绍一下Midjourney提示词及风格收集网站Catjourney。 争取每周更新一些比较好的。都是我们两个精心挑选的风格和提示词。如果你有自己喜欢的风格也可以发给我们,都会写来源和链接。 欢迎常来看看。有什么意见和需要也可以提。 网站地址:

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Midjourney 新功能 Style Tuner 闪亮登场~这是一个超级有趣,充满无限可能的新功能 ~ 自带一些社交属性。看了官方公告你可能有点懵,但是往下看这份说明书你就明白了,我还会送你我的 tune - 1⃣ Part 1: 先说说使用方法 首先输入斜杠指令:/tune,然后输入你期待的风格 prompt 回车。比如 prompt: Makoto Shinkai 随后来到第一个参数:选择 style directions 数量(16 / 32 /64/ 128)。数量越多,消耗的 Fast hours 时间越长,最终得到的可融合风格选择越多。 每一次 tune 是生成风格大方向,而具体的各种差异由排列组合而定) 第二个参数,Default mode / Raw mode 稍等大概 2 分钟后,Midjourney bot 会发给你一个 URL,点击它就能看到你的 style tune 结果啦! - 类比一下,还记得 Nijijourney 里面的 style 吗?比如有 cute 可爱风格,还有擅长画场景的 scenic 风格。是的,现在,你也可以得到属于你的风格。 最神奇的是,风格就像是基因工程,或是杂交配对。例如,假如我选择了 64 directions,那么我会得到 64 组图片,每一组有 2 张图片。 每当你选择一组中的其中 1 张图片,都代表你的 style 审美倾向。它不仅是文化语境中的「风格」倾向,其实也包含了「内容上的颜色和角色的细节」。 怎么理解呢?就是说假如你用小猫的 prompt 做了相关风格 tune,那么之后你再用这个自定义 style 去生成城市的图片,效果可能就不太好,但是用在狗狗身上却是完全 OK 的。 接着,来到生成的细节上,你可以选择任意组图片(建议 5-10 组),然后下面会出现一个 Copy 按钮,点击直接 Copy 当前你的排列组合选择的图片所得到的风格代码 这也意味着超级多的可能性……所以再次强调,并不是一次 style tune 就只能有一种 style 倾向,而是由用户的选择而定。 这不禁让我想起了《为什么伟大不能被计划》(Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective)里提到的图像生成器。 -

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Midjourney 今天终于发布了他们一直说的风格微调功能 Style Tuner,Style Tuner可以让你创建自己的MJ风格,类似于 SD 的 Lora 模型? 你也可以直接使用别人训练好的风格,比如下面这几张图就是我训练的风格,你可以点击这个链接使用。 下面看一下如何训练和使用风格: 首先输入/tune和提示,选择你要生成多少个基本风格(费用成比例) 点击提交后,它会显示估计的GPU时间。 一个专门的“Style Tuner”网页将为你创建。完成后会发送给你URL。 访问Style Tuner页面,选择你喜欢的风格来创建自己的风格(注意这个页面可能会有很多掉 san 的图片,浏览的时候做好准备) 建议选择5-10种风格(但任何数量都可以) 使用这样的命令/imagine cat style CODE,来使用你的风格。 你可以用一个Style Tuner制作大量风格,而且不消耗 GPU 时间。 你可以通过style random命令生成随机风格代码(无需Style Tuner) 可以通过style code1-code2组合多个代码 可以使用stylize来控制你的风格代码的强度。 可以拿到任何你看到的风格代码,替换掉我下面的这个命令,然后进行修改生成你的风格。 使用别人制作的Style Tuner URL不会消耗任何fast 时间(除非你使用它们来制作图像)

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Midjourney V5 正式发布了。 这次测试的是V5的专业模式,专业模式对提示词会有更高的有要求,比如你需要详细描述什么是“带有戏剧性照明效果”的电影照片。他们之后还会在增加一个友好模式让他的提示词书写难度低一些。下面是同样的提示词在V4和V5的区别(上面V4下面V5)。 这里是一些主要特性: -更广泛的风格范围和更具响应性的提示 -更高质量的图像(2倍分辨率增加),动态范围改善 -图像更详细。细节更可能是正确的。不需要不想要的文本。 -改进了图像提示性能 -支持无缝平铺 tile 参数(实验) -支持大于 2:1 的纵横比 ar (实验) -支持权衡图像提示与文本提示 iw

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