提升Midjourney图像质量需优化提示词:遵循“主体+场景+风格+参数”四层结构;用::加权突出重点;--no排除瑕疵;锚定知名艺术家/设备风格;动态调试--v、--s、--zoom等参数。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

如果您希望在Midjourney AI中生成高质量图像,但提示词(Prompt)效果不理想,则可能是由于关键词结构松散、缺乏关键修饰维度或未适配Midjourney的语法偏好。以下是提升提示词有效性的多种写法技巧:
一、基础结构拆解法
Midjourney对提示词的解析遵循“主体 + 场景 + 风格 + 参数”四层结构,缺一不可。该方法通过显式分层确保模型准确捕捉每一类信息,避免语义模糊。
1、明确写出核心主体,例如a cyberpunk samurai,不使用模糊代词如“someone”或“a person”。
2、添加具体场景描述,例如standing on a neon-lit rainy rooftop in Tokyo at night,包含时间、地点、天气等可视觉化要素。
3、指定艺术风格与媒介,例如cinematic lighting, photorealistic, 8k resolution, unreal engine 5 render,避免泛用“beautiful”“cool”等主观形容词。
4、末尾追加Midjourney专用参数,例如--v 6.2 --style raw --s 750,参数须紧贴提示词结尾且不换行。
二、权重强化嵌套法
Midjourney支持用双冒号(::)为关键词分配相对权重,使模型更聚焦于高权重元素。该方法适用于主体细节需突出、次要元素需弱化的复杂构图。
1、将最关键主体词后加::2,例如a fox wearing steampunk goggles::2,表示该元素权重为默认值的两倍。
2、对次要但必要的环境元素使用::0.8,例如foggy forest background::0.8,降低其渲染强度以避免喧宾夺主。
3、对需完全抑制的干扰项,可设为::0.1,例如text::0.1 logo::0.1,显著减少文字或水印生成概率。
4、多级权重组合时,各关键词间用英文逗号分隔,不加空格,例如cybernetic arm::3, glowing circuit lines::2.5, dark metallic texture::1.8。
三、反向提示词隔离法
Midjourney v6起原生支持反向提示词(Negative Prompt),通过--no参数排除特定内容。该方法能精准规避常见瑕疵,无需依赖冗长的正向否定描述。
1、在完整正向提示词后添加--no,注意前后均保留一个空格。
2、列出需彻底排除的元素,例如--no deformed hands, extra fingers, disfigured face, blurry, lowres, jpeg artifacts。
3、避免使用抽象否定词如“bad”“wrong”,只使用Midjourney已识别的具体缺陷术语,例如用mutated limbs代替“weird body”。
4、对中文用户,反向词仍须使用英文,且多个词之间用空格而非逗号分隔,例如--no text watermark signature。
四、风格锚定参照法
通过插入知名艺术家名、经典作品名或摄影品牌名作为风格锚点,可快速锁定特定美学方向。该方法利用Midjourney内置的训练数据关联,比泛泛描述“oil painting”更可靠。
1、艺术家名需写全称并加限定词,例如in the style of Hayao Miyazaki, Studio Ghibli background,避免仅写“Miyazaki”。
2、摄影品牌需搭配典型参数,例如Leica M11 photograph, f1.4 aperture, shallow depth of field,增强设备真实感。
3、电影截图风格需注明导演+影片+帧特征,例如still from Blade Runner 2049, directed by Denis Villeneuve, volumetric fog, teal and orange grading。
4、禁用未被Midjourney充分学习的小众艺术家名,优先选择训练集中高频出现的名称,例如Greg Rutkowski或Alphonse Mucha。
五、参数动态调试法
Midjourney不同版本对同一参数响应差异显著,需按实际输出效果反向调整。该方法强调参数与提示词的协同迭代,而非固定套用。
1、初始生成使用--v 6.2确保最新模型解析能力,若出图偏抽象则改用--style raw增强控制力。
2、当细节不足时,逐步提高--s值(从250起跳),每次增幅不超过100,例如--s 450→--s 550。
3、若构图过于拥挤,添加--zoom 1.5扩大画布比例,再配合--ar 16:9设定宽高比约束空间分布。
4、测试阶段禁用--q 2(高质感模式),因其会显著延长等待时间且未必提升关键区域质量,优先优化提示词本身。










