全能参考：Midjourney v7的制胜法宝

无论你如何回答，关键在于第一张图出自电影《灵异村庄》，而第二张图是通过Midjourney的Omni-reference功能生成的！

看来_Omni_这个词并非随意选择。在OpenAI发布具备图像生成功能的ChatGPT 4o后，Midjourney用这个命名明确宣告了他们的技术实力。

关于GPT-4o图像创作的更多信息：

如果Omni功能能实现一致性生成，意味着Midjourney已非常接近动态影像领域，即将进军AI视频生成新赛道（这不会让我们等太久）。

但等等——版权问题怎么办？天行者卢克正为此困惑，而他父亲觉得这孩子还是太年轻...

使用Omni-reference参数基于卢克·天行者照片在Midjourney v7中的重构效果

谈到版权，Midjourney似乎允许用户基于现有图像生成新参照图。其限制更多聚焦于内容是否包含不敬或NSFW元素。但若上传电影画面来生成新帧或使用编辑器扩展图像，则没有明确限制。

首先需要明确：Omni-reference即早期版本的角色参照功能，在Midjourney v7中扩展为可应用于物体而不仅限于人物。

官方说明如下：

结合实测经验补充最佳实践建议：

• 文本提示的重要性：需为Omni参照图搭配清晰文本描述，文字能补充图像未展现的场景细节

在网页端上传图片后点击"i"信息图标可获取描述建议：

• 强化风格：若需不同于参照图的风格，应在提示词首尾强调目标风格（如"漫画风格的灰发少女插画"）。可配合风格参照并调低Omni权重

同时加载风格帧与角色帧可增强场景表现力： 不过建议直接指定风格，因为风格参照图的权重可能超出预期

• 多角色处理：虽然单次只能使用一张Omni参照图，但可尝试包含多人物的场景图并在提示词中描述

需确保角色处于同一场景，否则可用Photoshop合成

• 细节把控：注意雀斑/服装logo等精细元素可能无法完美复现

后文产品测试部分会展示：与GPT4o等工具类似，Midjourney进行的是重构而非复制

• 参数协调：使用高风格化或--exp值时，建议同步提高Omni权重

实测300-400权重值效果最佳。设为1000时卢克竟变成了达斯·维达： 另需注意单次提示仅支持一张参照图

产品应用测试 使用首图作为Omni-reference，配合提示词：

基于参照图生成真人模特穿着印有该设计的黑T恤效果图，需准确呈现胸前的图案褶皱与透视关系，达到照片级真实感

虽非完全一致，但相似度足以用于产品展示。需注意原始图像质量直接影响输出效果，透明PNG文件亦可使用。

香奈儿香水瓶测试案例：

专业柔光拍摄的海上香奈儿"COCO香水"广告图 — ow 300

除文字细节外高度接近原图，这种文本误差是目前除Ideogram V3外各图像生成器的通病。

值得注意的是，大量AI视频素材源自Midjourney，这也促使他们加速开发视频生成功能。最实用的方式是通过连贯提示词构建脚本，再配合Omni-reference实现角色连续性。

故事板提示词构建指南：

作为艺术图像生成领域的王者，Midjourney显然不甘于GPT4o提供免费图像风格化服务。v7版本允许对任何图像（包括外部上传）进行风格化，虽有限制但适用范围广泛。不过需要反复调试Omni-reference权重才能获得理想效果——毕竟新功能尚需磨合。目前最大优势仍在于超写实摄影风格的表现力。

提示词：穿西装的男子搞笑卡通风格 — ow 300

免责声明

本文使用网络公开的知名电影画面进行技术演示，请使用者对图像用途自行负责。

结论

角色一致性是多数用户的核心需求，Omni-reference相较前代是重大升级，特别适合视频场景、社交头像、儿童故事等连续性创作。产品展示需另辟蹊径，因为"幻觉"差异是模型固有特性，精确复现需借助其他工具。

如果喜欢本文请留言😊。获取优质提示词欢迎访问：

HALFJOURNEY杂志 - MidJourney提示与AI创意