怎么让mj生成的图片色调保持一致

以下是关于 Midjourney 风格化提示词的相关内容： 仿照 GPTs 里的 MJ prompt 改的提示词可用于 coze 或其他国内的 agent。MJ 对节点无要求，画插图可不切节点，不挑模型，提示词可让 agent 补全润色。例如：“一个巨大鲸鱼头部的特写，鲸鱼的眼睛显示疲惫的神情，一个小女孩站在鲸鱼的旁边抚摸鲸鱼的脸，小女孩占画面比例很小，体现鲸鱼的巨大，吉卜力工作室风格”的提示词为“A closeup of a huge whale's head with its tired eyes. A little girl in red dress stands beside the whale, gently touching its face. The girl takes up a small portion of the frame, emphasizing the whale's enormity. Created Using: soft colors, gentle lighting, wideangle lens, Ghibli Studio style ar 16:9 style raw niji 6”。 Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0“sref”，常见问题如想要的新图像和 sref 图像差异大时，MJ 给出了三种办法： 修改提示：语义细节太多时，编写提示用可取细节替换不需要的；风格不够时，修改提示使其更符合追求的风格。 更改“sw”值：语义细节太多时，将“sw”从默认值 100 降低；风格不够时，将“sw”从默认值 100 提高。 使用小权重强调或弱化不需要的画布元素。 参数总览与举例： “No 否定提示”：在提示词末尾加上“no”可让画面中不出现某些内容，如“no plants”表示图像中不出现植物。 “Quality 生成质量”：在提示词后加上“quality”或“q”参数可更改生成图像花费时间和质量，高质量需更长处理时间和更多 GPU 分钟数。 “Seeds 种子值”：MJ 依靠噪点团起点“Seed”创建视觉噪音场生成初始图像，每个图像种子值随机生成，可指定，v4 模型中相同种子值和提示词产生相同图像结果，可用于生成连贯一致的人物形象或场景。 “Stylize 风格化”：使用 stylize 参数可让 Midjourney 生成更具艺术色彩、构图和形式的图像，低风格化值生成的图像与提示密切相关但艺术性较差，高风格化值产生的图像艺术性强但与提示关联性少，AI 自由发挥空间大。

以下是一些可以替代 MJ（Midjourney）和 Runway 的软件： Luma 发布的 DIT 视频生成模型 Dream Machine 图生视频表现惊艳，具有电影级效果。 出图工具方面，还有 SD（Stable Diffusion）和悠船。MJ 稳定性好、协作性强且有成熟经验参考，但并非所有人都拥有；SD 有独特能力但需本地部署且上手门槛高；悠船对中文支持好、交互友好简单易上手，但管控严格，有很多敏感词不能使用。 如果您想了解更多关于这些软件的详细信息或有其他特定需求，请进一步向我提问。

以下是关于如何使用 MJ（Midjourney）的详细说明： 1. 图像网格： 使用 /imagine 命令可根据提示生成低分辨率图像选项网格。 每个图像网格下方的按钮可用于创建图像的变体、升级图像或重新运行最后一个 Midjourney Bot 操作。 U1U2U3U4 按钮将图像与图像网格分开，方便下载或使用其他工具，如“缩小”“平移”。使用旧版 Midjourney 模型版本时，U 按钮会放大图像。 重做（重新滚动）按钮可重新运行作业，重新运行原始提示生成新的图像网格。 变化按钮（V1V2V3V4）可创建所选网格图像的增量变化，生成与所选图像整体风格和构图相似的新图像网格。 2. 放大图像： 制作变体：创建放大图像的变体并生成包含四个选项的新网格。 网页：在 Midjourney.com 上打开图库中的图像。 最喜欢：标记您最好的图像，以便在 Midjourney 网站上轻松找到它们。 3. 模型个性化： MJ 发布了模型个性化 Personalization 或 'p' 的早期测试版本。 每次写提示时，很多信息是“隐含的”，MJ 算法通常用社区综合偏好填补空白，而模型个性化会学习您的喜好来填补。 模型个性化的要求：目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效，可在排名页面查看评分数量或在 Discord 上输入 /info。 使用方法：只需在提示后输入 'p'，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能。启用时会在提示后添加一个“代码”，可分享让其他人使用应用于该图像的个性化效果，还可以使用 's 100' 控制个性化效果的强度（0 为关闭，1000 为最大，100 为默认）。 注意：个性化目前不是稳定功能，会随更多成对排名而变化，可能会推出算法更新，视为“不断变化的有趣功能”。 4. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0"sref"： 2 月 1 日初次发布了首个“一致风格”测试算法，称为“风格参考”，工作方式类似于图像提示，可提供一个或多个描述想要的一致风格的图像的 URL。 使用方法：在提示后面输入 'sref' 以及一个指向图像的 URL，例如 'sref url A'。 高级设置：使用多个图像 URL 并设置风格的相对权重，例如 'sref urlA::2 urlB::3 urlC::5'，通过 'sw 100' 设置风格化的总体强度（100 是默认值，0 表示关闭，1000 表示最大值），常规图像提示必须在 'sref' 之前。 注意：MJ 可能会在接下来的几周内更新此功能，若提示倾向于照片逼真而想要冲突的插图风格，可能仍需在提示中添加文本说明，风格参考对图像提示没有直接影响，仅对至少包含一个文本提示的作业产生影响，计划稍后添加“一致角色”的功能，与 'cref' 参数使用方式相同。

Midjourney 的使用方法如下： 模型个性化： 工作原理：模型个性化会学习您的喜好，以更符合您的口味生成图像。 要求：目前从成对排名中的投票和您喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。您可以在排名页面查看评分数量，或在 Discord 上输入/info。 使用方法：在提示后输入p，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能。启用时会在提示后添加一个“代码”，您可以分享此代码让他人使用应用于该图像的个性化效果。还可以使用s 100 控制个性化效果的强度（0 为关闭，1000 为最大，100 为默认）。 注意事项：个性化目前不是稳定功能，会随您进行更多成对排名而变化，且可能会在接下来几周内推出算法更新。 在 Discord 上的使用： 与 Midjourney Bot 互动：可以在 Discord 上进行，Midjourney 服务器具有不同的界面和频道。 直接消息：与直接消息中的 Midjourney 机器人进行一对一合作，获得更安静的体验。 Midjourney 官方服务器：提供协作和计费/技术支持渠道。 频道列表：包括support 频道获取计费和技术支持，newbies 频道创建图像。 会员名单：Midjourney Bot 使用命令生成图像，版主和指南可帮助解决计费和技术问题。 V6 更新风格参考命令 2.0"sref"： 初次更新 1.0 说明：2 月 1 日，MJ 发布首个“一致风格”测试算法，称为“风格参考”，可提供一个或多个描述想要的一致风格的图像的 URL。 如何使用：在提示后面输入sref 及图像的 URL，例如sref url A。系统会将图像 URL 视为“风格参考”，并尝试生成与其风格或美学相匹配的内容，适用于 V6 和 Niji V6（不适用于 V5 等）。 高级设置：可使用多个图像 URL 并设置相对权重，例如sref urlA::2 urlB::3 urlC::5，通过sw 100 设置风格化的总体强度（100 是默认值，0 表示关闭，1000 表示最大值），常规图像提示必须在sref 之前。 注意事项：MJ 可能会在接下来几周内更新此功能，若提示倾向于照片逼真而想要冲突的插图风格，可能仍需在提示中添加文本说明，风格参考对图像提示没有直接影响，仅对至少包含一个文本提示的作业产生影响，计划稍后添加“一致角色”功能，与cref 参数使用方式相同。

要有效地用 Midjourney（MJ）画三视图，可以参考以下步骤： 1. 对于核心角色创建，如局长的三视图设计，先明确角色特点，使用 GPT4 生成相关描述。 2. 进行多次尝试和修改，根据团队成员的反馈不断调整。 3. 可以用 MJ 进行垫图生成，在保持原 IP 特点的基础上重新设计。 4. 如果 MJ 生成的效果不理想，可以结合其他工具，如用 Illustrator 手绘，再用 Stable Diffusion（SD）控图，后期利用 AI 工具生成拓展视频。 需要注意的是，MJ 虽然在美术效果和设计能力上有进步，但仍可能存在局限，需要不断尝试和改进。

以下是关于 Midjourney（MJ）的相关信息： 1. 文字生成效果测试：MJ 在圣诞节前夕推出新版本 V6，聚焦于文字生成方面。使用英文文本输入，对英语提示词的识别效果变好，将需要生成的文本用双引号“text”包裹，输出的图片中便能出现所要求的文字。但带文字的图片生成仍受文本量、文字在画面中的占比、其他提示词数量和画面复杂程度等因素影响。为探究 V6 的文字生成能力开展了进一步实践测试。 2. 更新风格参考命令 2.0“sref”：2 月 1 日，MJ 发布首个“一致风格”测试算法，称为“风格参考”。工作方式类似于图像提示，在提示后面输入sref 及图像的 URL，可提供一个或多个 URL 并设置相对权重，还可通过sw 100 设置风格化总体强度。此功能适用于 V6 和 Niji V6，不适用于 V5 等。MJ 可能在接下来几周内更新此功能，风格参考对图像提示无直接影响，仅对至少包含一个文本提示的作业产生影响，计划稍后添加“一致角色”功能。 3. 角色一致性功能使用报告：MJ 推出角色一致性功能，以甜茶的图片为例进行测试。使用方式是在提示后输入`cref URL`附上人物图像的 URL，注意要在提示词后面，可使用`cw`修改参考强度，强度 100 是默认值，会使用面部、头发和衣服，强度 0 时只会关注面部。

以下是一个使用 Python 实现读取 CSV 文件并按行倒序排列的代码示例： ```python import pandas as pd 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv 按行倒序排列 reversed_data = data.iloc 打印结果 print ``` 在上述代码中，首先使用 `pandas` 库的 `read_csv` 函数读取 `data.csv` 文件，然后使用 `iloc` 索引和切片操作 `` 实现按行倒序排列。

要生成橘猫图片并保持一致性，可以参考以下方法： 1. 采用 InstantStyle 技术，通过内容与风格分离以及只往特定的风格块注入特征这两个关键方法，来实现生成图片风格的一致性。 2. 在 runway 分镜选图中，对于橘猫的描绘要注意保持角色一致性，比如胖瘦统一、衣服统一、造型统一等。 3. 利用 DALL·E 和 Custom Instrctions 的组合，将解决 DallE 生成图一致性问题的 prompt 进行优化并添加到 Custom Instrctions 中。添加之后，正常打开 DallE 会话，生成的图片会有唯一 ID。有了唯一 ID，可以进行微调图形细节和多图融合时，可以指定两张不同图片的 ID 让它们进行融合，例如“please blend image 00X and 00Y”。 希望以上信息对您有所帮助，让您能够更有效地生成具有一致性的橘猫图片。

AI 视频色调是一种在视频处理中用于营造特定视觉效果和情感氛围的重要元素。 双色调颜色是一种特殊的色彩处理技术，常用于图像设计和视频处理。其定义为将视频图像的阴影和高光分别替换为两种选定的颜色，通常是互补色或对比鲜明的颜色。这种技术起源于印刷行业，最初是为了节省油墨成本而发展起来的。在色彩理论方面，双色调颜色可以运用互补色、类比色、三角色彩、分裂互补色等方式来选择颜色组合，以创造不同的视觉效果。其应用场景广泛，包括品牌识别、情感传达、数据可视化、艺术摄影、电影调色等。常见的颜色组合有黑色和另一种亮色（如黄色、粉红色、青色等）、蓝色和橙色、紫色和黄色、红色和青色等。双色调技术具有在视觉冲击力、品牌识别、情感传达、技术经济性、设计灵活性等多方面的优点。 此外，在海螺 AIPrompt 教学中，对于视频画面的色调也可以通过 Prompt 精确公式进行设定。比如可以对画面色调的冷暖、视觉风格、氛围感等进行限定，以获得更符合预期的视频表现效果。例如“一对情侣坐在公园的长椅上交流，镜头维持固定拍摄情侣，画面色调偏暖，氛围温馨”“一只小羊在一片草地里低头吃草，镜头缓缓推进小羊，画面色调自然写实”。 不同的城市在视频色调设定上也可能有特定的颜色代表，如北京通常用红色代表其作为首都的象征，上海用蓝色代表现代化和海洋性气候，广州用绿色代表亚热带气候和丰富植被，深圳用银色代表高科技产业和现代化城市形象，杭州用粉色代表西湖美景和浪漫氛围，郑州用黄色代表中原大地，武汉用橙色代表热情活力，南京用紫色代表历史文化底蕴，成都用金色代表繁荣和美食文化，重庆用棕色代表山城特色和火锅文化，长沙用青色代表清新活力，厦门用浅蓝色代表海滨风光和宜人气候。

以下是一些可用于将一张图片的格式色调复制到另一张图片而不改变绘制内容的方法和工具： 1. ComfyUI_LayerStyle 插件： 添加 节点，可自动调整图片色调。 将 LUT 应用到图像： 支持.cube 格式的 LUT 文件。 节点选项包括 LUT 选择、色彩空间选择等。 自动调整图片的亮度、对比度和白平衡，可手动调整强度及各通道参数。 改变图像的色温、色彩平衡、色阶和 Gamma 值等。 2. 其他可能的方法： 某些专业的图像处理软件，如 Adobe Photoshop 等，可能具有相应的功能来实现色调复制。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的方法和工具。

目前在 AI 领域，有一些工具可以帮助您批量调整数十张展览现场图片的色调。例如，Adobe Sensei 利用人工智能技术能够实现高效的批量图片色调处理。另外，Luminar AI 也是一款不错的选择，它具有智能的色调调整功能，可以根据您的需求快速统一图片色调。

以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。

目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。

以下是几种自动生成文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化： 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》： 实现原理： 先看工作流：包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个（可略过）、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流：包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案： 步骤：通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。

以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。

以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。

AI 生成表格通常可以通过以下技术实现： 1. 利用变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术生成表格文件、表格公式，并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据，例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件，如飞书中的相关插件，先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中，然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外，在多模态数据生成中，结构化数据生成包括表格生成，多模态合成数据从大类来看有非结构化数据（图片、视频、语音等）和结构化数据（表格等）两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。