【教程】AI绘画里程碑-Midjourney“人物一致性”来了，让你的绘本人物形象统一起来

被人们诟病的Midjourney人物不能一致性问题解决了。

你知道怎么操作了吗？是不是彻底解决了呢？

开来看看效果：

这一次更新的是测试版本，可能会出现生成的图和参考图不一致，但也是有里程碑意义，相信正式版本发布会好很多。

下面详细介绍这个功能如何使用：

1.在提示词后面加上“– cref 参考图链接”即可，

2.如果想调整参考的强度可以加上“–cw 0-100"，默认值为“100”，参考包含脸部、头发和衣服，数值“0 ”则只会参考人物的脸部

3.使用MJ生成的图片当作人物参考效果更高

4.人物的参考可以是多个进行混合

5.这个功能在MJ和Niji同样适用，并且可以结合风格一致性同时使用

以上就是官方给到的信息，我们现在直接开始展示效果，直接用我们熟悉的神仙姐姐做演示

1、单独人物一致性

首先是如何使用这个功能，我现在写了一段关键词为：“一个漂亮的女孩，面向镜头，微笑，白色的衣服，黑色的头发，写实，真实，细节丰富，皮肤纹理，质感，人像拍摄，照片，三点布光，光线明亮，获奖作品”

然后我们在图片后面加上“–cref 参考图链接”

提示词：A beautiful girl, facing the camera, smiling, white clothes, black hair, realistic, real, rich in details, skin texture, texture, portrait shooting, photo, three-point lighting, bright light, award-winning work --cref https://s.mj.run/LI9W7hyUFuw

从效果直接就能看出这不是我们心目中的女神脸，为了测试“–cw 0-100”我又跑了两张图

我们基本可以看出–cw后面的数值不一样导致图片最大的区别是衣服不一样，脸部并不会受到cw数值的影响（依旧不像）

既然用一个参考图不像，所以我们现在使用两个参考图来进行测试

两个参考混合的效果不太稳定，通过参考可以想到，一个参考用的是正脸和一个侧脸来生成正脸，混合不出效果也可以理解（这里特别提醒参考的角度尽量匹配自己要生成的角度）

通过两个侧脸来进行生成看效果

通过两个侧脸生成出来的图片就明显能够识别出这是神仙姐姐的样子，所以可以得出一个结论：能够给两张同角度同人的参考就提供两个参考

同样我也测试了添加三张同角度同人的参考，但得到的结果和两张参考图的结果差不多。

2、风格一致性

单独人物一致性的结果已经出来了，现在来看和风格一致性

提示词：A beautiful girl, side face, smile, white clothes, black hair, realistic, real, rich in details, skin texture, texture, portrait shooting, photo, three-point lighting, bright light, award-winning work --cref https://s.mj.run/x4mPG_Id748 --sref https://s.mj.run/x4mPG_Id748 --ar 3:4

这里用的人物和风格参考都是同一张图，效果也还行（多抽卡，效果还是不错），同样测试过多人物参考+风格参考生成图片，结果就是用一张人物参考图就行了。（建议大家多去测试，实践出真知）

很奇怪的一个点，测试了很多次前面垫图+iw2+人物参考+风格参考，结果出来的图和神仙姐姐一点关系都没有，或许这样搭配导致混合混乱了，也或者是我运气不好。

3、Niji的人物一致性

Niji出动漫或者漫画的人物一致性是很相似的，这是一个挺满意的地方

提示词：一个小女孩在看书 A little girl sitting on a stool reading a book --cref https://s.mj.run/EFe86I6W-K4

我什么细节都没有描述，只说了一个小女孩在看书就能出这种效果，其实就已经说明除了真人以外的人物特征Niji是把控得挺好的

我们在写提示词的时候把小女孩的外貌描述加进去得到的结果会更好。

我们知道Niji人物一致性控制得很好，我们就可以想到一个很好玩的事。之前有好几个朋友问过我怎么用MJ去做儿童绘本，那么这不就是个很好用的功能么？你看到商业机会了吗？

4、Niji绘本案例

【1】小女孩收拾行李准备出发去动物园

【2】到动物园门口了，好激动

【3】一进动物园就遇到一只傻鸟，真可爱呢

【4】居然还有鹦鹉台拍照，但我好想笑

【5】看到我脚边的熊猫了吗，它一直跟着我，我有点不安

【6】这里的动物好小只呀，还可以摸，真好

【7】这个也摸摸，真好摸，真乖

【8】不好！摸到老虎屁股了，快跑

【9】终于到家了，以后再也不去摸老虎屁股了

写在最后

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总结

文章概述了Midjourney和Niji两款AI绘图工具在解决人物一致性问题上的最新进展，并详细讲解了新功能的使用方法和实际应用案例。以下是文章总结：
**重点突破**： Midjourney近期测试版本中，通过增加`--cref`参考图链接和`--cw`控制强度参数，有效缓解了人物不一致性问题，尽管目前仍为测试版，但预示着正式版本将有较大改善。
**功能详解**：
1. **使用`--cref`**: 在提示词后加入该参数及参考图链接，可实现基于参考图的人物生成。
2. **`--cw`强度控制**: 可选范围0-100，默认100。调整参考强度，数值越低，保留人物面部特征越多，其它细节如衣物受参考图影响。
3. **混合参考图**: 支持多个参考图混合，但同角度人物图效果更佳，避免角度不匹配导致的效果不稳定。
4. **跨平台兼容**: 功能在Midjourney（MJ）和Niji上均适用，且可与风格一致性功能结合使用。
**实践案例**：
- **单独人物一致性测试**：通过不同cw值和混合参考图，展示了生成效果的差异，证明了方法的可行性和限制性。
- **风格一致性结合**：在生成图片时同时加入人物和风格参考，但需注意混合过多元素可能导致图像混乱。
- **Niji人物一致性**：展示了Niji在动漫、漫画人物生成方面的高一致性，探讨了其在绘本创作等商业应用上的潜力。
**绘本创作实例**：分享了利用Niji进行绘本创作的具体案例，从收拾行李到动物园探险，展示了AI绘图在故事讲述领域的创意应用。
**未来展望：**
- **AIGC技术**：随着AI技术的不断进步，AIGC将在游戏、计算等多个领域发挥更高效、智能、灵活的作用。
- **学习资源**：文章还提供了AIGC学习路线图、工具合集、学习笔记、视频教程和实战案例等资源，助力学习者全面掌握AIGC技术。
**总结：** 文章不仅解决了Midjourney用户长期关注的人物一致性问题，还通过实际操作演示和案例分析，展示了AI绘图技术在创意和商业领域的广泛应用前景，为AI爱好者提供了宝贵的学习资源和实践指导。