Midjourney 教學
在 Midjourney 中使用自己的圖片：風格參考、描述與圖片提示
Midjourney AI Team · 2026年7月23日 · 12 分鐘閱讀
關鍵詞: Midjourney 圖片輸入、風格參考參數、AI 繪圖一致性
發布日期: 2026年7月23日 作者: Midjourney AI Team
本指南適合對象
對於認真的創作者來說，將自有資產整合進生成式工作流程已不再是選項，而是品牌一致性與迭代設計的必要條件。本指南專為視覺設計師、品牌經理和數位藝術家撰寫，協助你們超越隨機生成。如果你試圖在多個活動中維持特定的美學風格，或需要迭代特定角色而不失去其識別度，標準的文字提示將不足以應付。你需要對構圖、配色方案和結構完整性擁有控制權。
在 Midjourney 中使用圖片輸入可以將 AI 的想像力錨定在現實中。無論你是上傳情緒板、草圖還是先前的生成結果，了解圖片指令的層級都能防止浪費迭代次數。我們將涵蓋圖片提示、風格參考和角色參考之間的技術區別，確保你準確知道該為特定目標部署哪個參數。您可以透過訪問工作室，在受控環境中直接測試這些工作流程。
Quick Takeaways
掌握基本圖片提示
在深入 specialized 參考參數之前，你必須了解圖片提示的基礎行為。當你将圖片 URL 附加到文字提示而不使用任何特定標記時，Midjourney 會將該圖片視為強烈的構圖指南。AI 會分析上傳文件的顏色、形狀和整體佈局，並嘗試在新生成中複製該結構。
此方法非常適合情緒匹配。如果你有一張具有特定光照條件的照片——例如具有濃厚陰影的黃金時段肖像——你可以使用該圖片來決定完全不同主題的光照。然而，基本圖片提示可能難以預測。AI 可能會過於緊密地依賴原始內容，導致變體看起來與來源過於相似，而非受其啟發。
為了管理這一點，你可以調整圖片權重。雖然具體的 --iw 參數在不同版本中有所演變，但原則不變：你是在平衡圖片影響與文字描述之間的比重。在版本 7 (--v 7) 中，模型對文字更敏感，因此你的圖片提示更像是一個風格錨點，而非 rigid 模板。為了獲得最佳結果，將圖片 URL 與澄清變更內容的描述性文字結合。例如，上傳汽車草圖並提示 "cyberpunk vehicle, neon lights, rainy street" 告訴 AI 保持形狀但改變材質和環境。
利用風格參考確保品牌一致性
風格參考參數 (--sref) 可以說是維持視覺識別最強大的工具。與影響構圖和內容的基本圖片提示不同，--sref 隔離了圖片的美學品質。它提取配色方案、紋理圖案和渲染風格，同時忽略主題內容。
如果你正在建立品牌簡報，可以上傳關鍵視覺資產作為風格參考。當使用 --sref [image_url] 生成新圖片時，新輸出將採用該資產的外觀和感覺，而不複製其內容。這對需要多樣化圖像但仍感覺屬於同一活動的行銷團隊至關重要。
為了獲得最大控制權，將 --sref 與 --style raw 配對。raw 模式減少 Midjourney 的預設美化過濾器，允許風格參考更準確地決定美學，而不會讓模型強加其自身的藝術偏差。你也可以使用 --sw 調整風格權重。較高的權重會更強制地應用風格，而較低的權重則允許更細微的整合。在 MidassAI Studio 中工作时，您可以輕鬆管理這些參考，無需外部託管圖片，從而簡化迭代過程。
角色與全能參考技巧
在生成藝術中，維持角色在不同場景中的一致性是一個常見障礙。角色參考參數 (--cref) 通過專注於面部特徵和服裝細節來解決這個問題。當你提供角色的參考圖片時，Midjourney 會嘗試將這些特徵映射到新生成中。
為了有效使用此功能，請確保你的參考圖片具有清晰、無遮擋的角色面部視圖。側面輪廓或嚴重遮擋的面部往往會混淆模型。你可以使用 --cw 控制角色保留的強度。設置 --cw 0 僅聚焦於面部，允許你輕鬆更換服裝和髮型。設置 --cw 100 則嘗試複製整個外觀，包括服裝和髮型。
最近，全能參考 (--oref) 已成為一種綜合解決方案。此參數將風格、角色和構圖的功能結合到單一個標記中。它旨在整體地理解圖片。雖然 --sref 和 --cref 提供細粒度控制，但當你希望 AI 廣泛解釋圖片意圖時，--oref 很有用。然而，對於需要特定元素保持靜態而其他元素變更的專業工作流程，專用的 --cref 和 --sref 參數通常能產生更可預測的結果。
利用 Describe 指令進行逆向工程
有時你有一張圖片但缺乏詞彙來描述它為何有效。/describe 指令是一個逆向工程工具，可分析上傳的圖片並建議四個潛在的文字提示。這對於學習如何構建產生類似結果的提示非常有價值。
當你將圖片上傳到 /describe 時，Midjourney 會將視覺元素分解為關鍵字、藝術風格和相機參數。你可能會發現你欣賞的特定外觀是由於 "35mm lens" 或 "volumetric lighting" 標記，而你之前未曾考慮過。使用這些建議的提示作為起點，然後根據需要進行修改。此命令彌合了視覺直覺與文字精度之間的差距，幫助你基於現有的喜愛資產建立有效提示結構的庫。
從靜態圖片生成影片
生成式 AI 的生態系統正在擴展到靜態幀之外。雖然 Midjourney 專注於高保真圖像，但更廣泛的 MidassAI Studio 環境允許你將這些靜態生成結果製作成動畫。一旦你使用上述參考技術完善了圖片，就可以將這些資產過渡到影片工作流程。
靜態圖片可作為影片生成的優秀起始幀。通過使用一致的角色參考 (--cref) 創建一系列圖片，然後將它們輸入影片模型以創建連貫的動作。此工作流程確保你的影片內容與靜態行銷材料維持相同的視覺保真度和角色一致性。這是一個多步驟過程：在 Midjourney 中生成關鍵幀，使用風格參考確保一致性，然後在工作室的影片工具中製作動畫。
最佳效果技巧
實現專業輸出需要注意參數之外的細節。首先，考慮長寬比 (--ar)。如果你的風格參考是垂直肖像，但你正在生成橫向橫幅，AI 可能難以正確映射風格。盡可能將參考圖片的長寬比與生成目標相匹配。
光照一致性是另一個關鍵因素。如果你的風格參考使用平坦的工作室照明，除非你在文字提示中指定，否則不要期望輸出中具有戲劇性的陰影。AI 試圖協調文字和圖片輸入； conflicting 指令會導致結果混濁。
最後，版本控制很重要。始終指定你使用的模型版本，例如 --v 7。新模型處理參考的方式與舊模型不同。在版本 5.2 中完美運作的風格參考在版本 6 或 7 中可能表現不同。記錄你成功的參數組合。保留哪些 --sw 或 --cw 值適用於特定項目的日誌。這種機構知識可節省未來活動的時間。
工作流程的下一步
掌握圖片輸入將 Midjourney 從新奇事物轉變為生產工具。通過利用 --sref 進行美學處理和利用 --cref 進行身份識別，你獲得了商業工作所需的一致性。/describe 指令進一步加速了你的學習曲線，將視覺分析轉化為可操作的文字。
為了簡化此過程並有效管理你的資產，請考慮使用專用平台。你可以在統一介面中實驗這些參數並管理你的生成。