全新功能“Omni-Reference”使图像生成更加灵活,伴随Midjourney V7版本发布
发布时间:2025-05-03 21:42:38 | 责任编辑:张毅 | 浏览量:9 次
在图像生成领域,Midjourney 近期推出了一项名为 “Omni-Reference”(全向参考)的新功能,为用户带来了更大的创作自由。这一全新图像引用系统不仅是 V6版本中 “角色参考” 功能的升级版,更是赋予用户在创作过程中对图像元素的精准控制。
核心功能:全向参考与多元素支持
Omni-Reference通过先进的图像参考系统,为用户提供了前所未有的创作控制力。小编梳理了其主要亮点:
精准元素指定:用户可上传参考图像(如人物、动物、武器或车辆),通过提示明确要求“将此元素放入图像”,生成结果高度匹配参考特征。
多样化支持:支持人物、动物、非人类生物、道具、车辆、物体,甚至整套角色造型或风格元素,适用范围远超V6的角色参考。
多对象生成:支持单张图像包含多个对象(如两个角色)或上传多张参考图像,提示中明确描述即可生成复杂场景。
灵活权重调整:通过“全向权重”(--ow)参数(范围0-1000,默认100)控制参考图像的影响强度,低权重(如--ow25)适合风格转换(如照片转动漫),高权重(如--ow400)确保面部或服装细节高度一致。
生态兼容性:无缝集成个性化(Personalization)、风格化(--stylize)、风格参考(--sref)与情绪板(Moodboards),支持多模态创作。
小编注意到,社区测试显示,Omni-Reference将一张“赛博朋克战士”参考图像与“未来城市”场景结合,生成的人物面部、装备与光影高度一致,细节保留率达90%以上,远超V6角色参考的表现。
技术架构:V7专属与多模态融合
Omni-Reference作为Midjourney V7的旗舰功能,依托最新的生成模型与图像处理技术。小编分析,其核心技术包括:
V7模型支持:仅在Midjourney V7(需手动切换至V7模式)上运行,结合235B参数模型(推测)提升图像细节与提示遵循度,优于V6.1的默认设置。
多模态参考系统:通过CLIP-ViT与潜在扩散模型(LDM)解析参考图像,提取人物、物体或风格特征,支持跨模态生成(如实拍转插图)。
动态权重控制:Omni-Weight(--ow)基于注意力机制动态调整参考影响,结合--stylize与--exp参数优化风格与表现力,避免高权重下的质量下降。
多对象解析:利用分割模型(如SAM)与多提示权重(--iw、--sref URL1::2)处理复杂场景,确保多个参考对象在生成图像中的准确呈现。
MCP潜力:支持Model Context Protocol(MCP),未来可与Qwen-Agent或F-Lite集成,扩展至动态场景生成与工具调用。
小编认为,Omni-Reference的多对象支持与权重调整使其超越了Gen-4References的静态图像混合,其与V7模型的深度融合进一步巩固了Midjourney在AI图像生成领域的领先地位。
应用场景:从艺术创作到商业设计
Omni-Reference的强大功能使其在多种场景中展现出广泛潜力。小编总结了其主要应用:
叙事艺术与影视:生成一致性角色(如“科幻电影中的机器人”)或物体(如“中世纪剑”),适配故事板设计与概念艺术,助力Unity或Blender工作流。
游戏开发:快速生成统一风格的角色、道具或场景(如“RPG游戏中的龙与城堡”),缩短资产制作周期,适合独立开发者与AAA工作室。
广告与电商:将产品(如手表)或品牌Logo融入多样化场景(如“沙漠日落”),提升Shopify或Instagram营销视觉吸引力。
数字艺术与NFT:创作一致性角色或风格化物体(如“蒸汽朋克飞船”),适配OpenSea等平台,满足收藏家需求。
教育与虚拟现实:生成历史场景(如“古罗马战士与战车”)或VR交互对象,增强教学与沉浸式体验。
社区案例显示,一位艺术家利用Omni-Reference将“蒸汽朋克机械狗”与“维多利亚时代街道”结合,生成的图像保留了机械细节与环境氛围,创作时间缩短约60%。小编观察到,Omni-Reference与Genie2的3D环境生成结合,或可扩展至实时交互内容创作。
上手指南:快速部署与创作
小编了解到,Omni-Reference现已通过Midjourney V7(需Standard或Pro订阅)在Web与Discord平台开放,暂不支持Fast Mode、Draft Mode或Vary Region(V6.1)。用户可按以下步骤上手:
切换V7模式:在Midjourney Web界面(midjourney.com)设置中选择V7,或在Discord输入--v7。
上传参考图像:Web界面点击Imagine Bar的图像图标,拖拽PNG/JPEG图像至“Omni-Reference”区域;Discord输入--oref <图像URL>(需先上传至Discord或Imgur)。
设置提示与权重:输入描述性提示(如“战士持剑站在雪山,赛博朋克风格”),添加--ow100(默认)或调整至25-400,结合--sref或--stylize增强风格。
多对象生成:上传含多个对象的图像或多张图像,在提示中明确描述(如“战士与龙”),确保对象特征清晰。
优化与反馈:若细节丢失,增加--ow(如400)或补充提示描述;开发者可通过Hugging Face社区(huggingface.co/midjourney)提交反馈。
社区建议为风格转换使用低权重(--ow25)并强化提示描述(如“动漫风格,蓝发”),高权重(--ow400)适合精确复制面部或服装。小编提醒,Omni-Reference不支持精细细节(如特定雀斑或Logo),需通过提示补充,且测试阶段可能存在不稳定性,建议关注Midjourney更新。
社区反响与改进方向
Omni-Reference发布后,社区对其一致性与多元素支持给予高度评价。开发者称其“将AI图像生成的一致性推向新高度,简化了复杂场景创作”,尤其在叙事艺术与游戏开发中的表现被认为是“颠覆性突破”。 然而,部分用户反馈多对象生成可能出现细节混淆,建议增强分割精度。社区还期待支持Niji6(动漫模型)、视频生成与实时3D兼容性。Midjourney回应称,Omni-Reference将每周迭代,计划优化多对象解析与细节保留,未来或支持Draft Mode与视频生成。小编预测,Omni-Reference可能与Claude的语音模式或NIM Operator2.0的微服务整合,构建从创作到部署的闭环生态。
未来展望:AI艺术创作的里程碑
Omni-Reference的推出标志着Midjourney在图像生成一致性与用户控制力上的重大飞跃。小编认为,其多元素支持与V7生态集成不仅挑战了F-Lite与Gen-4References的生成灵活性,还通过开源社区的反馈机制加速了技术迭代。社区已在探讨将其与MiMo-7B的推理能力或Genie2的3D生成结合,构建从静态图像到交互世界的综合平台。长期看,Omni-Reference可能演变为“AI创作市场”,提供共享参考模板与API服务,类似Hugging Face的生态模式。小编期待2025年Omni-Reference在视频支持、多模态交互与低资源优化上的突破。
Midjourney V7推出的全新功能“Omni-Reference”(全向参考)为图像生成带来了更高的灵活性和创作自由度。以下是该功能的详细介绍:
核心功能
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精准元素指定:用户可以上传参考图像(如人物、动物、武器或车辆),并通过提示明确要求将这些元素放入生成的图像中,生成结果能够高度匹配参考特征。
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多样化支持:支持多种元素,包括人物、动物、非人类生物、道具、车辆、物体,甚至整套角色造型或风格元素,适用范围远超V6版本的角色参考。
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多对象生成:支持单张图像包含多个对象,例如两个角色,或者上传多张参考图像,用户只需在提示中明确描述即可生成复杂的场景。
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灵活权重调整:通过“全向权重”(--ow)参数(范围0-1000,默认值为100)控制参考图像的影响强度。低权重(如--ow25)适合风格转换(如照片转动漫),高权重(如--ow400)则能确保面部或服装细节的高度一致。
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生态兼容性:无缝集成个性化(Personalization)、风格化(--stylize)、风格参考(--sref)与情绪板(Moodboards),支持多模态创作。
技术架构
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V7模型支持:Omni-Reference仅在Midjourney V7模式下运行,结合235B参数模型(推测),提升图像细节与提示遵循度,优于V6.1的默认设置。
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多模态参考系统:通过CLIP-ViT与潜在扩散模型(LDM)解析参考图像,提取人物、物体或风格特征,支持跨模态生成(如实拍转插图)。
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动态权重控制:Omni-Weight(--ow)基于注意力机制动态调整参考影响,结合--stylize与--exp参数优化风格与表现力,避免高权重下的质量下降。
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多对象解析:利用分割模型(如SAM)与多提示权重(--iw、--sref URL1::2)处理复杂场景,确保多个参考对象在生成图像中的准确呈现。
应用场景
Omni-Reference在多种场景中展现出广泛潜力,包括:
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叙事艺术与影视:生成一致性角色或物体,适配故事板设计与概念艺术。
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游戏开发:快速生成统一风格的角色、道具或场景,缩短资产制作周期。
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广告与电商:将产品或品牌Logo融入多样化场景,提升营销视觉吸引力。
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数字艺术与NFT:创作一致性角色或风格化物体,适配OpenSea等平台。
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教育与虚拟现实:生成历史场景或VR交互对象,增强教学与沉浸式体验。
上手指南
Omni-Reference现已通过Midjourney V7(需Standard或Pro订阅)在Web与Discord平台开放,暂不支持Fast Mode、Draft Mode或Vary Region(V6.1)。用户可以按照以下步骤上手:
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切换V7模式:在Midjourney Web界面设置中选择V7,或在Discord输入--v7。
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上传参考图像:在Web界面点击Imagine Bar的图像图标,拖拽PNG/JPEG图像至“Omni-Reference”区域;在Discord输入--oref <图像URL>(需先上传至Discord或Imgur)。
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设置提示与权重:输入描述性提示(如“战士持剑站在雪山,赛博朋克风格”),添加--ow100(默认)或调整至25-400,结合--sref或--stylize增强风格。
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多对象生成:上传含多个对象的图像或多张图像,在提示中明确描述(如“战士与龙”),确保对象特征清晰。
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优化与反馈:若细节丢失,增加--ow(如400)或补充提示描述;开发者可通过Hugging Face社区提交反馈。
社区反响与改进方向
Omni-Reference发布后,社区对其一致性和多元素支持给予了高度评价。然而,部分用户反馈多对象生成可能出现细节混淆,建议增强分割精度。社区还期待支持Niji6(动漫模型)、视频生成与实时3D兼容性。Midjourney回应称,Omni-Reference将每周迭代,计划优化多对象解析与细节保留,未来或支持Draft Mode与视频生成。
未来展望
Omni-Reference的推出标志着Midjourney在图像生成一致性与用户控制力上的重大飞跃。其多元素支持与V7生态集成不仅挑战了现有生成灵活性,还通过开源社区的反馈机制加速了技术迭代。未来,Omni-Reference可能演变为“AI创作市场”,提供共享参考模板与API服务。
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