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最近几个月，Midjourney 没有大规模更新，自从今年二、三月份推出风格参考（style reference）和角色参考（character reference）之后，直到昨天才发布了两项新内容：官网优化和个性化参数（Personalization）的引入。接下来，我将为大家详细介绍 Midjourney 的最新进展。
上期回顾：
3个实用技巧，助你更好地运用 Midjourney 最新功能 Character Reference！
大家好，我是花生，这里是我们一起探索 AI 绘画的平台。继引入 Style Reference 后，Midjourney 终于推出了大家期待已久的 Character Reference 功能，用于维持角色形象的一致性。
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一、Alpha 官网优化
官网链接：https://kk.zlrxjh.top/
现在，Midjourney 的 Alpha 官网已全面开放（生成超过100张图像即可访问）。新网站集成了图像生成、展示、管理、评级、订阅管理、官方指南及更新通知等多种功能，提供了极佳的用户体验，相较于 Discord 更为便捷。
此次更新主要调整了一些功能的官网名称，如：
将「Pan 平移」、「Zoom 外绘拓展功能」和「Remix 混合」整合为「Reframe」，同时将「Remix」更名为「Edit Prompt」。
「Vary Region」更名为「Repaint」，允许对图像进行局部重绘。
在官网图像详情页的右下角工具栏中，可以看到新版功能按钮，使用方法与以往相同。
官网左侧栏简化后，「Tasks」版块现包括「Rank Images 图像评级」和「Rank Ideas 用户需求评级」两部分。在「Rank Images」中，用户可以在两张图像间选择心仪的一张，帮助官方优化模型性能。每日排名前2000的用户将获得1 fast hour奖励。
「Rank Ideas」版块包含用户反馈、用户需求评级和需求排行榜三部分。在用户需求评级中，官方提供5个需求供投票，从而决定最受欢迎的需求，这将指导官方后续的工作；需求排行榜展示当前排名最高的用户需求，如生成同一角色的多个角度、改善手和手指的生成效果等，排名越高的功能越有可能被实现，因此值得大家积极参与投票。
二、Personalization 个性化参数
熟悉 AI 绘画的朋友应该都对 Lora 模型有所了解，它被用来与大模型配合，生成更具风格化的图像。Midjourney 新推出的个性化功能可视为一种 lora，它通过微调原有的 V6 模型，生成更具个性风格的图像。具体使用方法如下：
① 用户需要在「Rank Images」版块完成至少200组图像评级。在此过程中，系统将记录你的风格偏好，并据此对模型进行微调，你选择图像的过程即是训练 lora 模型的过程。必须先完成此步骤，才能使用 Personalization 功能。
② 完成上述步骤后，将 --p 参数加在提示词后发送，生成的图像将展示你的专属风格，与默认模型明显不同。系统还会返回一个个性化代码，例如我的是 --personalize jsg4hzo，风格比默认模型更明亮柔和。每个用户的个性化代码都独一无二，可分享，使用他人的代码相当于使用他的专属风格生成图像。欢迎大家在评论区分享自己的代码~
个性化风格的强度也可以通过 --s 参数调节，数值范围 0-1000，默认值为 100，数值越高风格越明显。
三、Random Style References 随机风格参考
之前我为大家介绍过 Midjourney 风格代码，添加在提示词后可以生成特定风格的图像。有些朋友可能还不清楚风格代码的由来，所以在这里补充说明。
风格代码通过参数 --sref random（随机风格）获取，这是 4 月份的一个小更新。将 --sref random 加在提示词后发送，Midjourney 将随机生成四宫格图像，并附上相应风格代码。每次返回的代码都不同，使用这些代码可以生成相同风格的新图像。例如，发送“California Poppies --ar 3:4 --sref random”后，返回的风格代码可能是 --sref 170339948，再次发送返回的可能是 --sref 2709899611。如果喜欢第二种风格，就可以将其用于其他提示词，如“a cute cat --ar 3:4 --sref 2709899611”，生成相似风格的图像。
风格代码的取值范围是 0–4294967295，这意味着
存在数十亿种不同的风格可供使用。当前，许多用户都在积极探索并分享不同风格代码所代表的效果。例如，在 Aiiqportal 和 Freeflo 等社区中，有专门的版块收录这些风格代码。使用风格代码的好处在于，用户不需要编写复杂的风格关键词，而且可以保持风格的一致性。
四、Style Reference Versions 风格参考版本
大家可能对 Style Reference 功能已经很熟悉了，它允许我们复制一张图像的风格来生成新的图像。除了通过 --sw 参数控制风格复制的强度外，你还可以使用 --sv 参数选择不同的风格复制模式。
目前，官方提供了四种不同的风格参考版本，分别是：
- --sv 1：原创风格参考算法，具有较强的“活力”；
- --sv 2：风格参考的二次迭代；
- --sv 3：是 --sv 1 的升级版本，整体更具活力；
- --sv 4：是 --sv 2 的升级版本，也是目前的默认版本。
每个版本在复制图像风格时的侧重点各不相同，目前普遍认为 --sv 4（默认版本）的效果最佳。如果你对 --sv 4 的效果不满意，可以考虑使用其他版本。
五、其余更新
在过去的三个月中，Midjourney 也陆续发布了一些小的更新。例如，新增了 rooms 版块，允许用户邀请多人一起生成图像，房间内支持文字和语音聊天，用户可以随时对图像发表意见或进行点赞，非常适合团队进行讨论交流或头脑风暴。任何生成图像超过100张的用户都可以体验此功能。
官方还对 Niji 6 模型进行了一些优化调整，包括提升图像细节、修复图像伪影，以及增强生成包含简短日语假名文本和某些情况下简单汉字文本的能力。
总结
以上便是 Midjourney 最近的一些重要更新。所有更新信息，官方都会在 Discord 社区中的 announcement 版块以及官网左下角的 update（铃铛图标）中公布，大家可以时常关注这两个版块的动态。
如果你想更全面深入地学习 Midjourney 并灵活应用，可以考虑参考我最新制作的《零基础 AI 绘画入门完全指南》。我将从文本提示、图像提示、参数、命令等方面细致讲解 Midjourney 的操作方法，并结合实际案例分享超多干货和冷门小技巧，帮助你打下坚实的基础，有效利用 Midjourney 提升工作效率，满足商业出图需求。
总结
文章总结：本文详细介绍了Midjourney平台近期的重大更新和新增功能。首先，Midjourney的Alpha官网进行了全面优化，提升了用户体验，集成了更多图像相关的操作功能，并对一些工具进行了更名整合，包括引入新的功能名称（如“Reframe”、“Edit Prompt”和“Repaint”）和评级系统（“Rank Images”和“Rank Ideas”），鼓励用户参与图像评级和用户需求投票，以优化模型性能和满足用户需求。
其次，Midjourney推出了个性化参数（Personalization）功能，用户可通过对生成的图像进行评级，逐渐训练和微调系统，以生成符合自己独特风格的图像，并提供了个性化代码的分享和使用方法。
此外，文章还介绍了Midjourney的随机风格参考（Random Style References）和风格参考版本（Style Reference Versions）等新功能，以及与以上相配套的 --s 和 --sref、--sv 等参数的使用方法，帮助用户生成更具个性和多样性的图像。
最后，文章还提到了Midjourney的其他更新，如新增的rooms版块，支持多人协作生成图像，并对Niji 6模型进行了优化调整，提高了图像生成的质量和多样性。
文章末尾，作者还推荐了自己制作的《零基础 AI 绘画入门完全指南》，帮助读者深入了解和运用Midjourney平台，提高工作效率，满足商业出图需求。