刚开始学习使⽤ AI 绘画时，⼤部分⼈的绘画⽅式：有⼀个想象中的画⾯，⽤中⽂将这个画⾯描述出来，再借助百度、⾕歌甚⾄ GPT 翻译成英⽂，将英⽂填⼊/imagine prompt 命令中，最后让 AI ⽣成⼀幅图画。这个阶段，当画了⼀些图之后，你其实会发现⽣成的图，和预想的图，相差甚远。同样的描述反复修正调整，但效果时好时坏，就⼀个感觉⸺失控。失控太难受了，特别是应⽤在商业化的时候。
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好⽐Logo ，出了⼤概的样⼦之后，⽼板说这⾥改改，那⾥改改，可是 AI 不是设计师啊，局部修改相对⽐较难的，就是不可控，最后我们星球的 Logo 是出了两百七⼗多张图之后，才定下来的。所以，AI 绘画，⽤⼀句话就能⽣成图⽚，⾮常⽅便，但是变量太多，相对就难控制。这时候，就可以开始研究影响 AI 绘画⽣成效果的参数。⽐如咱们之前介绍过的 Midjourney 指令⽀持的参数。你可以开始关注如何写 prompt 中的关键词。让 AI 绘画变得相对可控。
最后，你就可以通过 Midjourney ，如臂指使的画出，期望的或者甲⽅想要的图⽚效果。那今天这篇教程，主要是教⼤家另外⼀种控制 Midjourney ⽣成图⽚的⽅式。
这个⽅式就是「图⽣图」。「图⽣图」，有⼀个好处就是可以让⽣成的图⽚效果，越来越趋近于期待的画⾯。
所以，这篇⽂章，我们来研究「图⽣图」、Midjourney 图⽣图主要有这么4种⽅式：
- 模仿：不断作图，研究 prompt 和指令参数，对于⽣成画⾯的影响；
- 描述：图⽣⽂模式，通过指令得到⼀张图⽚， AI 绘画相关的 prompt；
- 扩展：通过⼀张图⽚，图⽂结合⽅式，扩展⽣成出它类似⻛格的图；
- 混合：将两种图⽚混合为⼀张新图。
⼀、模仿
找到⼀些同时提供了 图⽚和prompt 的图，使⽤这个 prompt ，重新绘画，⽣成和原图类似⻛格的图⽚。最后再调整 prompt 中的⼀些关键字或指令参数值，⽣成想要的图⽚。⼀般的，我们可以在 Midjourney 官⽹登录后，访问 https://www.midjourney.com/app/feed/ ⻚⾯，来获取这样的图⽚。
这个⻚⾯上⽅，有个搜索框，⽐如画⼀个钢铁侠，搜索 iron man，可以找到很多钢铁侠的图⽚。
点击喜欢的图⽚，⽐如上图中的钢铁侠拆解图，点击这个图⽚，会跳转到包含 prompt 和参数的详情⻚⾯。在下⽅，还可以看到和这个图相关的⼀些图⽚，也都是其他⼈⽤ Midjourney 绘画⽣成的。
在这个图中，我们得到了⼀条 prompt： Knolling Iron Man, super high detail, global light。在这个 prompt 中，有⼀个值的注意的关键词：Knolling。
Knolling 是⼀种⾏为，通常是指在摄影、设计和组织⼯作场所等领域中，将⼯具和物品排列整⻬，以便更好地组织和管理它们。这种排列通常是在平坦的表⾯上进⾏的，物品被放置成⼀个⻆度或⽅向，使得它们可以清晰地看到并易于使⽤。这种排列的效果通常是美观、对⽐强烈，也有助于提⾼⼯作效率。
这个词最初由⼀位家具设计师 Andrew Kromelow 在20世纪80年代提出，并在乔纳森艾维的书《事实证明：⽣活的艺术》中⼴泛使⽤。该画没有额外参数，我们也⽤默认的 Midjourney bot setting ，通过这条 prompt 绘制⼀次。
那如果没有 Knolling 关键词，得到的图⽚就会是这样的：
所以对⽐⼀下你会发现，⼀个 Knolling 关键词就改变了出图的整体⻛格。多找别⼈的好图，模仿作图。意义就在于，会认识很多新的关键词。这些关键词，可能是画⾯⻛格、内容和部分细节。这⾥推荐⼀个 github 的项⽬，提供了很多的关键词和对应参考图：https://github.com/willwulfken/MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference
另外，在内容分享平台（公众号、视频号、抖⾳等）上，关注⼀些 AI 绘画博主，搜集⼀些他们分享的图⽚和 prompt，也是很有价值的。这⽅⾯，⼤家可以⾃⾏搜索整理。
⼆、描述
当我们看到⼀张图⽚，却不知道该怎么去写 prompt 时，该怎么办？在 V5 引擎推出不久后，Midjourney 提供了⼀个 /describe 新指令，该指令的作⽤，是将⼀张图⽚上传，⽣成 4 条关于该图的 prompt。
输⼊/describe 指令后，需要上传⼀个图⽚。
点击这个上传按钮，或将图⽚拖放到虚线区域。这⾥我们还是⽤上⼀步的钢铁侠图⽚。
发送指令后，⽣成4条 prompt。
点击下⽅的按钮，可以⽣成/imagine 指令。
点击提交按钮，⽣成了⼀张新图。
/describe 指令，⽣成的 prompt，识别出了钢铁侠，在⼀个棕⾊桌⼦上，摆弄结构⼀些机器零件。虽然没有识别出 Knolling 关键词，但对原图的所有要素都察觉到了，⽐如桌⾯、零件、钢铁侠。在有⼀些不知道如何描述的图⽚中，/describe 指令很实⽤，可以⽅便的获取到图⽚中的陌⽣要素。
三、扩展
除了通过 prompt 和参数的修改，来调整最终⽣成的图⽚，还可以通过图⽚的⽅式，让 Midjourney⾃动结合图⽚中的元素来绘画，调整画⾯的细节。
具体⽅式如下，完整的/imagine 指令，如下图所⽰，可以包括多条 ImageURL ,⼀条 Text Prompt，
和多个指令参数。
有⼏个必须遵守的规则：
图⽚的 prompts 必须在⽂字 prompt 之前。⼀条指令可以包括⼀条 Image Prompt 和⼀条 Text Prompt；或者两条以上 Image Prompt ，不带Text Prompt。
图⽚的链接，必须是在线链接，⽹络上可以访问。
接下来，我们⽤官⽅提供的⽰例图⽚，来尝试下图⽂混合⽣成的模式，对图⽚的细节进⾏改造。
唐三彩半⾝雕塑
官⽅的⽰例图，是⽤的⼀张半⾝雕像图。既然是图⽂的⽅式，咱们就给这个雕像上个⾊。
⾸先要做的，是得到这张图⽚的⽹络地址。只需要把它发送到 discord 聊天框，右键复制链接，便可以得到了。
图⽚上传的⽅式：将图⽚拖动到聊天框；或点击左侧加号图标，选择上传⽂件。
拼出绘画指令：/imagine
Tang Sancai style
输⼊指令，稍作等待，我们得到了⼀张唐三彩⻛格的外国半⾝雕像图⽚。
多彩雕塑
同样的⽅式，换⼀个 text prompt ：Colorful ，⽣成的新图雕像，还蛮有艺术感的。
四、混合多图混合指令
同样是官⽅提供的两幅功能⽰例图，⽤3张图混合的⽅式，不加 text prompt 来测试下。
将两个图⽚上传到 discord 聊天框，得到对应的链接。拼出绘画指令（注意每个链接之间空格开）：/imagine
⽣成的图⽚，同时包含了三张原始图⽚的元素，Midjourney 将海浪的元素转成了雕像的⾐服，把鲜花围绕在雕像的周围。
简化指令
⽤ blend 指令，同样可以将多个图⽚混合。blend 指令，其实是上⽂中的多图混合模式的简化版指令。为了⼤家在⼿机端调⽤指令，不⽤单独上传图⽚更便捷，拼接指令也不容易出错。
这⼀次，我们只⽤两张图⽚，雕像和鲜花。同样⽣成了围绕在鲜花中的雕像。
总结
本篇⽂章，我们了解到：通过他⼈提供的 AI 绘画和对应的 prompt ，我们可以模仿，积累到关键词和⽣成画⾯联系的经验；通过/describe 指令，⽤ AI ⽣成对画⾯的描述，相⽐我们⾃⼰的想象，关键词更加快速、准确；学习到完整的/imagine 指令，包括了 image prompts 、text prompt 和Parameters，图⽂混合、多图混合的图⽚⽣成⽅式。
掌握了这些基本的图⽣图⽅法后，让我们来思考⼀个问题，如何⽤这些功能来实现商业化呢？⽐如定制特定⻛格的照⽚，⽐如给模特换装，⽐如家装设计，⽐如 Logo 设计等等⽅⾯。
https://heehel.com/aigc/midjourney-preparation-1.html
https://heehel.com/aigc/midjourney-usage-preparation-2.html
