本文由 莫潇羽@无忆研习社（www.wuyi.wiki） 撰写，转载请注明出处。

快速摘要

这是一份基于个人长期实践整理的 Midjourney 中文操作笔记，重点解决三件事：第一，把关键词「主体 + 风格 + 环境 + 视角 + 灯光 + 附加词 + 尾缀」这套公式讲透；第二，把 --ar、--s、--no、--iw、--cref、--sref 等高频参数的语法、取值范围和踩坑点列清楚；第三，沿着「白底图 → 三视图 → 动作图 → 场景图 → 表情包」的链路，把一套系列 IP 的完整生成流程拆给你看。

如果你只想要一个速记结论：Midjourney 出图的核心是「短语化关键词 + 合规尾缀格式」，关键词不超过 70 个英文单词，全英文逗号分隔；尾缀写在最末尾，每个尾缀之间必须有空格；垫图链接必须放在关键词之前，而 --cref / --sref 引用图链接必须放在最末尾。把这条铁律记住，已经能解决八成的报错问题。

想看完整拆解，往下翻就行。 我会顺手把以前踩过的坑都标出来。

一、Midjourney 关键词输入的标准公式

很多人刚上手时打开 Discord，斜杠一敲 /imagine，然后脑子里一片空白，憋了半天写了个 a girl，再憋半天又加了句 beautiful，最后出来的图当然不会好看。原因不在 AI，在于你没有给 AI 一个可以解析的结构。

1.1 七段式公式

我自己用得最顺手的一套公式，是把整条 prompt 拆成七段：

主体 + 风格 + 环境 + 视角 + 灯光 + 附加词 + 尾缀

• 主体：画面里最核心的那个东西，名词为主。比如 a sports car、an electric bicycle、a vacuum cleaner。
• 风格：你希望整体观感偏向哪一类，比如 futuristic、cyberpunk、minimalist、Japanese ukiyo-e。
• 环境：主体物所处的场景，比如 on a city street、in a living room、in deep space。
• 视角：用什么镜头看它，比如 front view、three-quarter view、close-up shot。
• 灯光：氛围塑造的关键，比如 cinematic lighting、studio lighting、golden hour sunlight。
• 附加词：补充质感、画质、风格定语，比如 octane render、8k、hyper detailed。
• 尾缀：以 -- 开头的参数，控制比例、模型、权重等，比如 --ar 16:9 --v 6.1。

环境和风格、视角和灯光之间的位置其实可以互换，AI 不会因为顺序差异而拒绝识别，但主体一定放在最前——因为越靠前的词，权重越高。

1.2 描述长度有上限

老学员有个误区：以为关键词写得越长越细，AI 越听话。莫潇羽在无忆研习社做过几十轮 A/B 测试，结论恰恰相反：关键词总长度尽量控制在 60 到 70 个英文单词以内，超过这个量，AI 反而会顾此失彼，权重被稀释，画面就开始崩。

更关键的一点：不要写自然语言。我们日常说的「一只穿着红色卫衣坐在窗边喝咖啡的猫」这种主谓宾完整的长句，对 Midjourney 是巨大的翻译负担。AI 内部要先把中文翻成英文，再把英文映射到它的向量空间里，每一次转换都会损失语义。

正确的写法是短语化：

a cat, red hoodie, sitting by window, drinking coffee, cinematic lighting

每一段就是一个独立的关键词单元，用英文逗号断开，AI 拿到之后逐段对齐到自己的特征库里，扭曲度最小。

1.3 大小写无所谓，但有一种情况例外

Midjourney 不区分大小写，Sony 和 sony 对它来说是同一个词。所以品牌名、人名你不用刻意全大写——除非你自己想看得清楚，方便核对。

但有一种情况要注意：当你引用某位艺术家的风格时，名字要写英文不要写中文。比如想要席德·米德的概念设计风，请写 by Syd Mead，而不要写「席德米德的风格」。AI 对中文人名的识别能力非常差，对著名英文人名反而很灵。

1.4 一个示例：从需求到完整 prompt

假设你要给一台立式吸尘器做产品设计图，先把脑子里的画面拆成关键词：

upright vacuum cleaner, sleek minimalist design, 
black and white and grey color scheme, plastic + metal + glass material, 
in a modern living room, sofa and coffee table in the background, 
some scattered dust on the floor, 
product photography, three-quarter view, 
natural sunlight from window, studio lighting, 
octane render, 8k, hyper detailed 
--ar 3:4 --v 6.1

这就是一条干净的、AI 能读懂的 prompt。后面所有的章节，本质上都是在教你把这条公式的每一段写到位。

二、标点、引用与表情符号的实战用法

这一节看起来很基础，但它是新手报错率最高的地方。

2.1 三种最常用的标点

Midjourney 的 prompt 体系里，真正会被解析的标点其实就三种：英文逗号、加号、英文方括号。

一定要用英文标点。中文逗号「，」、中文方括号「【】」对 Midjourney 来说等同于没写。我自己以前刚上手时，因为输入法没切回来，整条 prompt 全是中文逗号，AI 直接把所有词当成一个超长短语来处理，出来的图离题十万八千里。

2.2 加号的妙用

加号最常用的场景是做产品三视图。你单独写一个 front view，AI 给你一张正视图；你单独写 side view，AI 给你一张侧视图。但你想让一张图里同时呈现这三种视角呢？

three view + front view + side view + rear view

AI 看到这串并列的视角词，会自动把它们识别成同一类属性的多重表达，画面里就会同时出现三个不同朝向的产品。

类似的还有摄影风格的并列：

shot by Sony + Nikon + Hasselblad

就算你担心 AI 不认识某些品牌，把几个并列写在一起，总有一个能被识别，画面整体感会更稳。

2.3 方括号的对象隔离

方括号在多角色画面里非常有用。比如你想生成「一只戴白帽子的猫 + 一只戴围巾的狗」，如果你直接写 a cat wearing a white hat and a dog wearing a scarf，AI 很可能会把帽子戴到狗身上，把围巾系到猫脖子上。

加上方括号就稳了：

[a cat wearing a white hat], [a dog wearing a scarf], simple background

方括号告诉 AI：括号里的属性是绑定的，不要跨对象混淆。

2.4 艺术家与设计师的引用

写设计稿、概念图的时候，引用一位行业大师能直接拉高画面质感。语法非常简单，把名字放在 prompt 里就行：

... designed by Syd Mead, concept art style
... in the style of Studio Ghibli
... inspired by Dieter Rams

我自己做产品设计草图，最常用的是 Syd Mead（赛博朋克概念设计）、Dieter Rams（极简工业设计）、Naoto Fukasawa（深泽直人，无意识设计）这几位。

需要注意两点：第一，AI 不认识太冷门的设计师，找名字时尽量挑业界耳熟能详的；第二，AI 不会实时更新，今年刚火的设计师它可能根本没收录过。

2.5 表情符号也能当 prompt

这是 Midjourney 一个被严重低估的功能。打开 Discord 的表情面板，搜索关键词，比如 dog，会出来一堆狗相关的 emoji。把 emoji 直接贴进 prompt 里，AI 也能识别成「狗」这个概念。

🐕 wearing a hoodie, running in a forest, golden hour

emoji 的好处是简短、视觉化，对一些常见名词比直接写英文还快。但缺点是 AI 对复杂或抽象的 emoji 识别率不高，比如那种特别拟人化的、特别新潮的表情，它可能就只能猜个大概。

三、用 CMF + 5W 把主体物描述写到位

主体物怎么形容才算到位？这件事看似没有标准答案，但莫潇羽在无忆研习社讲课的时候，会反复推这套「CMF + 5W」的描述模型。这是从工业设计的语言里借来的，套到 prompt 写作上意外地好用。

3.1 什么是 CMF

CMF 是 Color、Material、Finish 三个英文单词的首字母缩写，工业设计行业里专门描述一件产品的「外观感官属性」用的。

• Color（颜色）：主色 + 辅色 + 点缀色。
• Material（材质）：金属、塑料、玻璃、皮革、亚克力、碳纤维……
• Finish（表面工艺）：拉丝、磨砂、抛光、电镀、打孔、压花……

举个例子，同样是「一支耳机」，下面两条 prompt 出来的图完全不一样：

prompt A: a pair of headphones
prompt B: a pair of headphones, matte black + brushed metal accents, 
          carbon fiber headband, premium leather earcups, fine grain finish

A 给 AI 一片想象空间，B 直接把质感锁死。如果你是要做产品的方案设计或者电商主图，CMF 必须写到位。

新手提示：表面工艺（Finish）写不出来没关系，颜色和材质先写到位就有八成效果。

3.2 什么是 5W

5W 是新闻写作里的 When、Where、Who、What、Why，套到 prompt 里同样能照单使用：

• When（时间）：通过灯光体现。golden hour、night scene、blue hour、midday sun。
• Where（地点）：通过环境体现。in a modern kitchen、on a snowy mountain、inside a sci-fi spaceship。
• Who（人物）：画面里的辅助人物。产品设计里大多省略，人像类必写。
• What（事件）：画面里发生了什么。drinking coffee、running、looking through a window。
• Why（原因）：很少直接写，更多是隐含在画面氛围里。

我自己写产品类 prompt，5W 里通常只写 Where（环境）和 When（灯光时间），其它能省就省，因为产品就是主角，太多人物干扰反而抢戏。人像类则相反，Who、What、Why 都要交代。

3.3 一个完整的填空示范

假设要做一辆概念电动自行车的设计草图，按照 CMF + 5W 填出来是这样：

flowchart LR
    A[主体: electric bicycle, concept design] --> B[CMF: green + grey color, 
    carbon fiber + plastic + metal material, glossy finish]
    B --> C[5W-Where: white background, clean studio]
    C --> D[5W-When: studio lighting]
    D --> E[视角: side view, product photography]
    E --> F[引用: by Syd Mead]
    F --> G[尾缀: --ar 16:9 --v 6.1]

完整 prompt：

electric bicycle, concept design, streamlined frame, ergonomic seat, 
green and grey color scheme, carbon fiber + metal + plastic material, glossy finish, 
white background, clean studio, studio lighting, 
side view, product photography, octane render, 
by Syd Mead, concept design sketch 
--ar 16:9 --v 6.1

这套结构的好处是：写的时候有顺序可循，不会忘东西；读的时候 AI 也好解析。

3.4 不要写「特别简洁」

新手最容易犯的另一个错：怕写错，干脆只写一个 electric bicycle，结果就赌运气。这种「抽卡式」prompt 不是不能用，但它需要你抽到够多的卡才能撞上一张好图，效率特别低。

我的建议：能写上的全写上，按你脑子里的画面尽量丰富它。哪怕有些词 AI 不认识，它也会自动忽略，不会因为你写多了而报错。

四、视角与景别——把镜头语言讲清楚

视角和景别这两块儿，决定了你出来的图是远景大场面，还是产品的特写细节。

4.1 五种最常用的视角

3/4 视角是产品摄影的「万金油」——既能看到正面，又能看到侧面的厚度感，比纯正面或纯侧面更立体。

4.2 仰视、俯视与平视

除了产品三视图，还有两个角度词非常实用：

• low angle shot（仰视/低角度拍摄）：让物体看起来更高大、更有压迫感。汽车、建筑、英雄人物经常用。
• high angle shot（俯视/高角度拍摄）：让物体显得弱小、可爱，或者用来呈现全局信息。盲盒、小动物、桌面布置经常用。
• eye-level shot（平视）：最自然的视角，用于日常生活类画面。

还有一个特别好用的小技巧：facing the viewer（面对观众）。你写小狗的时候，如果不加这个，它可能会侧身、回头、看天，画面方向各种乱跑；加上之后，它就乖乖正面冲着镜头。

4.3 景别——大景别和小景别

景别是电影语言里的概念，套到 prompt 里同样适用。整体分成两类：

大景别（描绘环境，主体小）：

• extreme long shot（远景）：主体只占画面 5%，环境是主角。比如山顶上一个小小的人影。
• long shot（全景）：主体清晰可辨，环境也充分展示。
• medium shot（中景）：人物膝盖以上或腰部以上，新闻联播主持人就是标准中景。

小景别（凸显主体，环境少）：

• close-up（特写）：单独展示主体的局部细节，比如人脸、产品的 LOGO 区域。
• extreme close-up（大特写）：极小范围的细节，比如眼睛的虹膜、产品表面的拉丝纹理。

我自己在做产品详情页时，特写是用得最多的——能突出材质细节，又不丢主体辨识度。

4.4 不会写也能用的「大白话」

视角词记不住怎么办？直接用大白话也能行：

close-up of the product's logo area
the entire car shown from a slight side angle  
full body of the character standing in distance
top half of the bottle visible

Midjourney 对自然语言描述有基本理解能力——前提是描述够短、够具体。这种大白话写法适合救场，但常规创作还是建议用规范的视角词，AI 识别率会高一些。

4.5 万金油构图词

如果实在写不出复杂视角，记住这两个「万金油」就够用：

• product photography（产品摄影）：自带产品级构图。AI 会自动给你合理的角度、布光、背景。
• portrait photography（人像摄影）：自带人像构图。AI 会自动处理头部位置、景深、面部光。

再加一招：depth of field, sharp focus on the product（景深，焦点在产品上）。这一组词能逼着 AI 把焦点锁在主体上，背景虚化处理。但「焦点清晰」这一句一定要带，不然 AI 可能把焦点对到背景的某个物体上，主体反而糊了。

五、灯光描述——常用词与场景搭配

很多人觉得灯光最难写，因为脑子里没有「灯光语言」的词库。这一节我就把我常用的灯光词整理出来。

5.1 万金油级灯光词

如果实在不知道写什么，先记住这三个，闭着眼用都不会出大错：

• cinematic lighting（电影感灯光）：高对比度、有戏剧张力。适合所有题材。
• product lighting（产品照明）：均匀、干净、突出材质。适合电商、概念设计。
• food lighting（食品照明）：暖调、柔和、勾起食欲。适合美食、餐饮。

5.2 自然光系列

• natural sunlight（自然阳光）：室内场景配它最自然，加上「sunlight through window」会有阳光透过窗户的光斑效果。
• golden hour lighting（黄金时刻光）：日出/日落前后那种橙黄色暖光。
• blue hour lighting（蓝色时刻光）：日落后天还没全黑那十几分钟的青蓝色调。
• overcast lighting（阴天光）：柔和、低对比、无明显方向。

5.3 进阶灯光词

• global illumination（全局光照）：物理渲染里的核心概念，光打到墙上反弹再照亮其他物体。Midjourney 加上这个词，画面的色调会变得非常柔和、温馨。适合室内场景、产品场景。
• studio lighting（工作室灯光）：模拟摄影棚的多灯布光。背景通常是黑色或纯色，主体被精准照亮。适合金属、玻璃、皮革等需要展现质感对比的产品。
• spotlight（聚光灯）、stage lighting（舞台光）：用来突出主体，背景黑暗。汽车、摩托车、演唱会题材常用。
• Rembrandt lighting（伦勃朗光）：人像摄影里最经典的布光，鼻翼侧形成倒三角光斑。
• backlight（逆光）、rim light（轮廓光）：用来给主体勾边，立体感拉满。

5.4 灯光要和场景匹配

写灯光时一定要符合场景逻辑。下面这张表是我自己整理的对照清单：

写错搭配最容易出戏。比如你写「室内 + 阳光直射」效果会很好；但你写「深夜 + 聚光灯 + 全局光照」就有点矛盾——聚光灯本身就是定向强光，全局光照是柔和反射光，两者在一张图里同时强调，AI 会无所适从。

5.5 一个实战示例

人像写真：

a young woman, soft natural sunlight coming from the left, 
golden hour, depth of field, sharp focus on her face, 
portrait photography

汽车展示：

a futuristic sports car, studio lighting with spotlight from above, 
black background, rim light highlighting the body lines, 
product photography, octane render

把灯光这一段写细一点，画面会立刻从「素人手机随手拍」变成「专业摄影棚作品」。

六、尾缀参数的完整体系

尾缀是写在 prompt 末尾的所有以 -- 开头的参数，它们不参与画面内容描述，只控制出图的「外部条件」：比例、模型、权重、随机种子等等。

6.1 尾缀的统一格式

所有尾缀都遵循同一套语法规则，违反任何一条都会报错：

关键词内容(空格)--参数代码(空格)参数值(空格)--下一个参数(空格)参数值

三条必须记住：

• 关键词和第一个尾缀之间要有空格
• -- 和参数代码之间不能有空格（比如 --ar 不能写成 -- ar）
• 参数代码和参数值之间要有空格（比如 --ar 16:9 不能写成 --ar16:9）

我自己以前最常犯的错，就是 --ar 和数字之间漏空格，Midjourney 立马报错「invalid parameter」。这时候不用重新输入整条 prompt——按一下键盘上的「向上」键就能快速调出上一次发送的 prompt，改完再发即可。

6.2 比例尾缀 --ar

控制出图的宽高比，是用得最多的尾缀。

--ar 16:9    横构图，适合汽车、风景、横向产品
--ar 9:16    竖构图，手机壁纸、立式产品
--ar 4:3     稍微偏横的近方形
--ar 3:4     稍微偏竖的近方形
--ar 1:1     正方形，社媒头像
--ar 21:9    超宽屏，电影感画面

坑点：比值必须用英文冒号，写成中文「：」会报错。

6.3 模型尾缀 --v 和 --niji

• --v 6.1、--v 7：写实系列模型。
• --niji 6：插画/二次元/漫画风格模型。

写实和插画是 Midjourney 的两大模型分支。默认情况下用的是最新的 V 系模型，要切换到 niji 时显式加上 --niji 6。

我个人的判断标准：现实生活中能看到的东西（产品、人像、风景），用 V 系；动漫角色、Q 版形象、表情包、平面插画，用 niji。

6.4 风格化 --s

控制 Midjourney 自带的「美学滤镜」强度。

--s 0       完全关闭风格化，最贴近 prompt 描述
--s 100     默认值
--s 250     轻度风格化（推荐起手值）
--s 750     重度风格化
--s 1000    最高风格化，AI 自由发挥到极致

取值范围 0 到 1000。不要直接给 0 或 1000 这种极值，容易出问题。我自己用得最多的是 150 到 300 之间。

什么时候调高：你脑子里没有具体方案，想让 AI 给你创意发散时。

什么时候调低：你已经有明确方案，希望 AI 严格按 prompt 来执行时。

6.5 负面提示 --no

剔除不想要的元素。

prompt..., --no people, cars, text

多个负面词之间用英文逗号隔开。

坑点：要符合逻辑。你写「一辆现实汽车」然后 --no wheels，AI 没法给你画一辆没轮子的车——这是物体的固有特征，AI 排不掉。但你写「概念汽车」+ --no wheels，AI 可能就能给你设计一辆悬浮车。

6.6 其他常用尾缀

• --c（chaos，混沌值）：0–100，控制四张初始图之间的差异度。值越高，四张图越天马行空。
• --w（weird，怪异值）：0–3000，控制画面的非传统美学程度。适合恐怖、暗黑、超现实题材。
• --q（quality，质量）：0.25 / 0.5 / 1 / 2，控制渲染精度。值高画质高但耗时长，一般用默认 1 就行。
• --tile（无缝贴图）：生成的图上下左右可以无缝拼接，做材质贴图、壁纸花纹用。
• --repeat（批量出图）：写在 prompt 末尾如 --repeat 5，会自动重复出 5 组图。抽卡神器。

6.7 完整尾缀参考表

这张表打印出来贴墙上，写 prompt 时随时对照。

6.8 常见尾缀组合实战

光列参数还不够，下面给你几组「开箱即用」的组合，针对不同场景拿去就能套：

电商主图直出：

... --ar 1:1 --v 6.1 --s 100 --no people, text, watermark

正方形适配电商平台，写实模型，低风格化保证还原度，剔除人物和水印干扰。

人像摄影写真：

... --ar 3:4 --v 6.1 --s 250 --style raw

竖构图，中度风格化，raw 模式去掉默认美化，让画面更接近真实摄影。

儿童绘本插画：

... --ar 4:3 --niji 6 --s 500 --no text

接近横向构图，插画模型，高风格化突出绘本质感。

概念设计草图：

... --ar 16:9 --v 6.1 --s 50 --style raw

横构图给设计稿留排版空间，低风格化贴近 prompt，raw 模式保留草图质感。

Q 版 IP 盲盒：

... --ar 3:4 --niji 5 --style expressive --s 250

竖构图，niji 5 的表现力模式专攻 3D 盲盒感。

奇幻怪物图：

... --ar 1:1 --v 6.1 --s 750 --c 30 --w 250

高风格化 + 中度混沌 + 怪异参数，专门生成奇异题材。

6.9 尾缀的「叠加顺序」

虽然 Midjourney 官方说尾缀顺序不影响结果，但有几条「业内默认惯例」最好遵守：

prompt内容 [--ar] [--v或--niji] [--s] [--no] [--c] [--w] [--cw] [--sw] [--cref] [--sref]

• 基础控制（ar、v）写在前面。
• 调节性参数（s、c、w）写在中间。
• 引用类（cref、sref）写在最后。
• 权重控制（cw、sw）必须紧贴在它对应的 cref / sref 之前。

我刚开始用的时候经常把顺序搞乱，特别是 --cw 和 --cref 的相对位置写反，导致 cw 数值被识别为链接的一部分。这个错误现在还有不少新手会犯，记一下。

七、模型版本与版本切换

Midjourney 自从 2022 年发布以来，模型版本一路从 V1 演化到 V8.1，niji 也从 V4 演化到 V7。版本不同，画风差异巨大。

7.1 两大模型分支

flowchart TD
    A[Midjourney 模型家族] --> B[V 系：写实]
    A --> C[niji 系：插画]
    B --> B1[V5.2 / V6 / V6.1 / V7 / V8.1]
    C --> C1[niji 5 / niji 6 / niji 7]

• V 系（写实模型）：肉眼能看到的现实世界，包括产品、人像、风景、建筑。
• niji 系（插画模型）：动漫、二次元、Q 版、漫画风格，整体偏平面化、强色彩。

怎么判断该用哪个：你描述的对象是「真实世界里存在的物体」就用 V 系；是「动漫/插画/想象出来的角色」就用 niji。

7.2 模型切换的两种方式

方法一：全局切换

斜杠输入 /settings，在出来的设置面板里选择模型版本。这个切换是全局的，影响接下来你发的所有 prompt。

方法二：单条切换

在 prompt 末尾加尾缀：

... --v 6.1       使用 V6.1 写实模型
... --v 7         使用 V7 写实模型
... --niji 6      使用 niji 6 插画模型

我自己更推荐方法二——单条 prompt 单独指定，灵活，不容易记错当前是哪个模型。

7.3 niji 5 独有的几种模式

niji 5 有一个 V 系没有的特性：它把不同子风格做成了模式选择。在 /settings 里切到 niji 5 后，会出现额外的模式选项：

• Default：通用模式。
• Cute（可爱模式）：偏平面，贴纸/表情包风格。
• Expressive（写实模式）：偏 3D 盲盒、皮克斯感。
• Scenic（自然/场景模式）：擅长描绘大场景的细节和光影。
• Original（原始模式）：最简约的插画风。

这些模式对应的尾缀是 --style cute、--style expressive、--style scenic、--style original。

但注意：niji 6 之后把这些模式都取消了，统一合并到一个模型里。你如果用 niji 6 还写 --style cute，会报错。这个坑我自己踩过，找了半天 bug 才发现是版本问题。

7.4 V6 / V6.1 / V7 的差异

简要对比一下：

新手刚入门，直接用当前默认的最新版就行，不用纠结老版本。

7.5 版本切换的实操技巧

如果你在 /settings 里切了某个模式，但发现尾缀冲突报错，最简单的做法是：先切到一个干净版本（比如 V6.1），再切回 niji 6，这样能把多余的设置清干净。

设置里被污染 → 切到 --v 6.1 → 切回 --niji 6 → 状态干净

八、种子数 Seed 的两种用法

种子数是 Midjourney 里最有「玄学感」的一个概念，但它的用法其实非常简单。

8.1 什么是 Seed

你可以把 Seed 理解成每一组出图的「身份证号」。Midjourney 内部一共有大约 42 亿个 Seed，每次你发一条 prompt，它会随机抽一个 Seed 来生成那四张图。

同一个 prompt + 同一个 Seed + 同一个模型版本 = 完全相同的四张图。

8.2 怎么查看一张图的 Seed

操作流程：

1. 鼠标移到你想查询的那条出图消息上方。
2. 右上角出现一排小图标，点「添加反应」。
3. 在搜索框里输入 envelope（信封），点信封 emoji。
4. Midjourney Bot 会私信你一条消息，里面包含这张图的 Seed 值。

seed = 1234567890

把这个数字复制下来备用。

8.3 Seed 的第一个用法：复刻同一组图

把同一条 prompt 加上 --seed 1234567890，再发送一次：

原 prompt --seed 1234567890

得到的四张图会和原来那组完全一致。

这个用法很多人会问：「我都已经有原图了，复刻一组一模一样的有啥意义？」

意义在于：它给你一个稳定的「锚点」。下次你想测试不同的尾缀效果（比如对比 --s 250 和 --s 750 的差异），用同一个 Seed 才能保证变量只有那一个参数。

8.4 Seed 的第二个用法：得到风格类似但内容不同的图

这是 Seed 真正常用的场景。比如你做了一辆赛车的概念设计，画风你特别满意。这时候你想生成一辆赛博朋克卡车，但希望它和那辆赛车保持同样的风格氛围。

操作：把赛车的 Seed 复制下来，改 prompt 里的主体词，把 --seed 那个数字 加上去：

原 prompt：a sci-fi sports car, cyberpunk style ... --seed 1234567890
新 prompt：a sci-fi pickup truck, cyberpunk style ... --seed 1234567890

新生成的卡车，会沿用赛车那张图的整体色调、光影感、构图调性。这是做系列产品设计的核心技巧。

8.5 Seed 和 SREF 的区别

很多新手分不清 Seed 和 SREF。简单区分：

• Seed：复刻或参考「整张图的所有随机变量」，包括内容和风格。
• SREF：只参考一张图的「视觉风格」，内容由新的 prompt 决定。

如果你想要的是「类似的画风，完全不同的物体」，SREF 比 Seed 更精准。Seed 因为锁定了所有变量，物体本身也会高度相似。但 SREF 是莫潇羽后面会专门讲的进阶玩法，我们先把 Seed 用熟。

8.6 删除消息的小技巧

顺手讲一下：如果你不想留某条出图消息，可以给它添加一个 ❌ 反应（搜索 x 即可），Bot 会自动删除这条消息。批量清理频道时很好用。

九、S 值风格化、排除元素 No、Chaos 与 Weird

这一节集中讲四个调节画面「自由度」的尾缀。

9.1 --s 风格化值

S 值在前面尾缀总览里讲过一点，这里再深挖一下用法。

S 值控制的是「文本 prompt 的话语权 vs AI 自身美学的话语权」：

• S 值越低（趋近 0）：你写啥它就给啥，画面贴 prompt 但可能不够好看。
• S 值越高（趋近 1000）：AI 自由发挥，画面好看但可能偏离 prompt。

我自己的使用习惯：

• 产品设计、必须严格还原方案的场景：--s 50 到 --s 150。
• 创意发散、人像写真、艺术海报：--s 250 到 --s 500。
• 完全不知道要啥、求 AI 给惊喜：--s 750。

绝对避免极值 0 和 1000。极低值会让画面变得很「直白」、毫无氛围；极高值会让画面完全脱离你的 prompt。

9.2 --no 负面提示

--no 后面接你不想要的元素，多个用英文逗号隔开。

... --no people, cars, text, watermark, logo

我自己常用的几组负面词：

• 通用：--no text, watermark, signature
• 人像类：--no extra fingers, deformed hands, blurry
• 产品类：--no people, background clutter

注意：负面提示也要符合逻辑，不能用来移除物体的固有特征。比如你不能用 --no wheels 来给一辆现实汽车去掉轮子，AI 会忽略这个指令。

9.3 --c 混沌值

混沌值控制的是「一次出的四张图之间的差异度」。

• --c 0（默认）：四张图风格、构图高度统一。
• --c 25：开始有一定差异。
• --c 50：差异明显，但还在合理范围。
• --c 100：完全跑题级的差异，四张图可能毫无关联。

什么时候用？

• 正常出图：默认 0 就行。
• 抽卡找灵感：--c 25 到 --c 50，AI 会给你四个差异较大的方向，挑一个最满意的再深入。
• 完全没思路时：--c 75 以上，让 AI 给你最大胆的提案。

9.4 --w 怪异值

Weird 是 Midjourney 一个非常实验性的参数，专门用来生成「不那么好看」的图。

听起来很反直觉对吧？为什么有人想要「不好看」？因为有些题材天然就该奇异——恐怖故事、克苏鲁神话、暗黑寓言、反乌托邦插画。Midjourney 的默认审美会自动把所有图都往「好看」上靠，导致你写「诡异的人偶」出来的还是「可爱诡异的人偶」。这时候 --w 就派上用场。

取值范围 0–3000，建议从 250 开始试：

... --w 250
... --w 500
... --w 1000

坑点：--w 和 --seed 不兼容，同时使用可能报内部错误。官方建议把 --w 和 --s 配成相同数值使用，避免怪异得太过头。

9.5 三者对比

记住一句口诀：「s 让它更漂亮，c 让它更随机，w 让它更奇怪」。

十、垫图 Image Prompt 与 IW 权重

「垫图」（Image Prompt）是 Midjourney 里最重要的进阶玩法之一，也是莫潇羽个人觉得 Midjourney 对竞品最大的差异化优势。

十.1 文本 vs 图像信息量的差距

为什么需要垫图？因为一张图片携带的信息量远远超过一段文字。你用一万字描述一件衣服的样子，可能也比不过你拍一张照片丢给 AI 来得直接。

垫图的本质就是：用一张参考图，替代你那段无论如何也写不清楚的文字描述。

10.2 基本用法

操作非常简单：

1. 把参考图拖入 Discord 的输入框（或者点击「上传文件」按钮）。
2. 回车，让图片发送到 Midjourney Bot。
3. 在 Bot 返回的消息上右键 → 复制链接，得到这张图的链接。
4. 写新的 prompt：把图片链接放在最前面，加空格，再写你的 prompt。

[图片链接] a new sci-fi car based on this style, 
futuristic concept design, white background --ar 16:9 --v 6.1

链接必须放在最前面，这是硬性要求。放后面、放中间都不行。

10.3 IW 图像权重

垫图本身没有强制权重，但你可以通过 --iw 控制「参考图相对于文字 prompt 的话语权」。

--iw 0     完全忽略参考图（等于没垫图）
--iw 0.5   参考图权重低，AI 会大幅度变化
--iw 1     默认值，参考图和文字平衡
--iw 2     参考图占主导，结果和原图非常像
--iw 3     最高权重，结果几乎复刻原图

坑点：--iw 用小数时不要写 0.5，要写 .5（直接以小数点开头）。这是 Midjourney 特有的语法：

--iw .5     正确
--iw 0.5    报错

10.4 IW 的典型用法

做产品方案迭代：你抽卡抽出一张比较满意的设计，想基于它再发散几个变体。

[原图链接] same style, different angle, slightly different shape --iw 2

--iw 2 让 AI 紧贴原图的造型基础，但允许在细节上做改动。

做风格迁移：你有一张你喜欢的画风的图，想把这种画风套到新的内容上。

[原图链接] a different subject in the same artistic style --iw 0.5

--iw 0.5 让 AI 主要参考画风，内容大胆改写。

做概念融合：你有两张图，想让结果同时具备两者的特征。

[图1链接] [图2链接] a fusion of both styles --iw 1

10.5 垫图 vs CREF vs SREF

这三个东西新手最容易搞混，我做个对照：

记住这条规律：垫图链接在前，参考链接在后。这是 Midjourney 语法上的硬规则。

十一、角色一致性 CREF 与风格一致性 SREF

这两个尾缀是做系列内容（IP、绘本、漫画分镜）时最重要的两把刀。

11.1 CREF：角色一致性

CREF 全称 Character Reference，2024 年初推出，专门解决「同一个角色在不同场景里长相一致」的难题。

语法：

prompt内容 --cref [角色参考图链接]

链接必须放在最末尾，前面如果还有其他尾缀（比如 --ar、--v），都要放在 --cref 之前。

a girl drinking coffee, in a cafe, natural lighting 
--ar 3:4 --v 6.1 --cref https://...

CREF 影响两件事：

• 外观：脸型、发色、瞳色、整体长相。
• 穿搭：衣服款式、配饰风格。

11.2 CW 控制 CREF 强度

--cw 控制 CREF 的「迁移强度」，取值 0 到 100：

• --cw 0：只迁移面部，不迁移穿搭。适合让同一个人物换装。
• --cw 50：面部 + 部分穿搭。
• --cw 100（默认）：面部 + 完整穿搭都迁移。

--cw 的位置必须在 --cref 之前。完整写法：

prompt --ar 3:4 --v 6.1 --cw 0 --cref [链接]

不要把 --cw 写在 --cref 后面，会被识别为链接的一部分。

11.3 SREF：风格一致性

SREF 全称 Style Reference，专门做「风格迁移」。和 CREF 不一样的是，SREF 不管角色长相，只管视觉风格。

语法：

prompt内容 --sref [风格参考图链接]

举个例子：你找到一张你超喜欢的星空插画风的图，想把这种风格套到你自己的角色上：

a cucumber lifting dumbbells in a gym --sref [星空插画的链接]

结果会是一根「带着星空插画色彩」的健身黄瓜。

11.4 SW 控制 SREF 强度

--sw 控制 SREF 的强度，取值 0 到 1000：

• --sw 0：完全不参考风格。
• --sw 100（默认）：标准强度。
• --sw 500：强参考，画面风格基本贴合参考图。
• --sw 1000：最高强度，风格深度迁移。

--sw 的位置也必须在 --sref 之前：

prompt --ar 3:4 --v 6.1 --sw 400 --sref [链接]

11.5 多图参考与权重分配

CREF 和 SREF 都支持多图参考，把多个链接用空格隔开：

--sref [链接1] [链接2] [链接3]

如果想给不同图不同权重，在链接后加 ::数值：

--sref [