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MidjourneyAi一键文生图提示词咋写_MidjourneyAi文生图提示词写法【技巧】

絕刀狂花

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发布时间:2026-01-29 15:03:02

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来源于php中文网

原创

提升Midjourney图像质量需优化提示词:遵循“主体+场景+风格+参数”四层结构;用::加权突出重点;--no排除瑕疵;锚定知名艺术家/设备风格;动态调试--v、--s、--zoom等参数。

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midjourneyai一键文生图提示词咋写_midjourneyai文生图提示词写法【技巧】

如果您希望在Midjourney AI中生成高质量图像,但提示词(Prompt)效果不理想,则可能是由于关键词结构松散、缺乏关键修饰维度或未适配Midjourney的语法偏好。以下是提升提示词有效性的多种写法技巧:

一、基础结构拆解法

Midjourney对提示词的解析遵循“主体 + 场景 + 风格 + 参数”四层结构,缺一不可。该方法通过显式分层确保模型准确捕捉每一类信息,避免语义模糊。

1、明确写出核心主体,例如a cyberpunk samurai,不使用模糊代词如“someone”或“a person”。

2、添加具体场景描述,例如standing on a neon-lit rainy rooftop in Tokyo at night,包含时间、地点、天气等可视觉化要素。

3、指定艺术风格与媒介,例如cinematic lighting, photorealistic, 8k resolution, unreal engine 5 render,避免泛用“beautiful”“cool”等主观形容词。

4、末尾追加Midjourney专用参数,例如--v 6.2 --style raw --s 750,参数须紧贴提示词结尾且不换行。

二、权重强化嵌套法

Midjourney支持用双冒号(::)为关键词分配相对权重,使模型更聚焦于高权重元素。该方法适用于主体细节需突出、次要元素需弱化的复杂构图。

1、将最关键主体词后加::2,例如a fox wearing steampunk goggles::2,表示该元素权重为默认值的两倍。

2、对次要但必要的环境元素使用::0.8,例如foggy forest background::0.8,降低其渲染强度以避免喧宾夺主。

3、对需完全抑制的干扰项,可设为::0.1,例如text::0.1 logo::0.1,显著减少文字或水印生成概率。

4、多级权重组合时,各关键词间用英文逗号分隔,不加空格,例如cybernetic arm::3, glowing circuit lines::2.5, dark metallic texture::1.8

三、反向提示词隔离法

Midjourney v6起原生支持反向提示词(Negative Prompt),通过--no参数排除特定内容。该方法能精准规避常见瑕疵,无需依赖冗长的正向否定描述。

1、在完整正向提示词后添加--no,注意前后均保留一个空格。

2、列出需彻底排除的元素,例如--no deformed hands, extra fingers, disfigured face, blurry, lowres, jpeg artifacts

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3、避免使用抽象否定词如“bad”“wrong”,只使用Midjourney已识别的具体缺陷术语,例如用mutated limbs代替“weird body”。

4、对中文用户,反向词仍须使用英文,且多个词之间用空格而非逗号分隔,例如--no text watermark signature

四、风格锚定参照法

通过插入知名艺术家名、经典作品名或摄影品牌名作为风格锚点,可快速锁定特定美学方向。该方法利用Midjourney内置的训练数据关联,比泛泛描述“oil painting”更可靠。

1、艺术家名需写全称并加限定词,例如in the style of Hayao Miyazaki, Studio Ghibli background,避免仅写“Miyazaki”。

2、摄影品牌需搭配典型参数,例如Leica M11 photograph, f1.4 aperture, shallow depth of field,增强设备真实感。

3、电影截图风格需注明导演+影片+帧特征,例如still from Blade Runner 2049, directed by Denis Villeneuve, volumetric fog, teal and orange grading

4、禁用未被Midjourney充分学习的小众艺术家名,优先选择训练集中高频出现的名称,例如Greg RutkowskiAlphonse Mucha

五、参数动态调试法

Midjourney不同版本对同一参数响应差异显著,需按实际输出效果反向调整。该方法强调参数与提示词的协同迭代,而非固定套用。

1、初始生成使用--v 6.2确保最新模型解析能力,若出图偏抽象则改用--style raw增强控制力。

2、当细节不足时,逐步提高--s值(从250起跳),每次增幅不超过100,例如--s 450--s 550

3、若构图过于拥挤,添加--zoom 1.5扩大画布比例,再配合--ar 16:9设定宽高比约束空间分布。

4、测试阶段禁用--q 2(高质感模式),因其会显著延长等待时间且未必提升关键区域质量,优先优化提示词本身。

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