各人好，我是花生~
很多小伙伴都会在「优设 AI 图画交流群」以及文章评论区中非常积极地和我探讨 Midjourney 的运用成绩，我在帮助各人的同时自己也学到了不少新的技巧。今天就写一篇文章解释 3 个比较常见的疑问，希望对各人有帮助。
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一、人物脸部模糊
成绩描述：在生成人物满身图的时候，脸部很模糊，五官特别是眼睛看着很不自然。测验考试过垫图、生成变体、部分重绘等办法，都没有办法修复这个成绩。
生成人物满身图时脸部效验差是一个目前 Midjourney 的真实短板之一，很多用户都向官方反馈了这个成绩，而针对它的优化也已经被提上日程，所以这个成绩应该很快会被解决。而之所以会出现这种成绩，是因为满身图中脸部占太小，没有足够的像素来生成精致的细节。
一般来说一张图象的分辨率越高，在相同显示面积内的像素点就越多，图象细节就越丰富，看起来也就越清晰。以 Midjourney 默认的 1024*1024 分辨率来说，如果直接生成一张人物脸部的特写图象，那么至少会有 30% 的像素点用于生成脸部，可以保证五官细节清晰；而在生成满身图时，脸部能分配到像素点可能不到 10%，也就无法精致的细节了，导致脸很模糊。
所以我们目前可以通过一些其他的性能来解决这个成绩，比如先生成针对脸部的特写，然后通过 reframe 性能（原来的 Pan/Zoom）对图象进行外绘拓展，这样就能优先保证五官的细节，是效验比较好的一种办法。
我还测试过另外一种方法也有一定的脸部修复作用，即用 Midjourney 自带的 Creative Upscale 来提升脸部精度。因为 Creative Upscale 在放大图象时，会在图象中重新增加一些的噪点再生成图象，所以它放大的图象会与原图有所不同，但细节更丰富，脸部细节也能在这个过程中得到优化。
二、部分重绘不起作用
成绩描述：在运用 Repaint 部分重绘修正或者增加元素时，效验并不好甚至根本不起作用。
一般来说出现这种情况主要是因为选择的重绘区域面积太小，导致 Midjourney 没有足够的空间生成新的细节。官方建议框选的区域要占图象总面积的 20% – 50%。下图我测试的结果，可以看到在框选区域变大之后，画面出现新元素的几率也变高了。因此即使你要增加的物体本身很小，但是选择重绘区域时还是尽量大一些。
此外提醒词也会对生成效验有一定的影响，部分重绘的提醒词要保持简短直接，比如你想修正人物的衣物，就只写 “a white dress” 就行，其余的构图、气势派头等关键词或后缀参数一律都可以删除。
从整体上来说，Midjourney 的部分重绘性能目前并不稳定，能起到的编辑作用比较有限。如果你在测验考试多次之后还是没有得到合适的结果，不如换个思路来处理。如下图，我先是生成了一张同气势派头的蝴蝶照片，抠图后用 PS 合成到原图中，无论是效验还是处理效率都比用部分重绘要好。
三、提醒词效验不一样
我一直都坚持为各人分享各种主题的 Midjourney 提醒词，发现会有一些小伙伴在文章底部留言，说用提醒词生成的图象和我给的效验图不一样，想必很多人也遇到过同样的成绩。首先我们需要弄清楚这种情况出现的原因，就我个人的经验来说主要有 4 种：
AI 图画本身固有的随机性。AI 图画工具不是设计工具，不是你设置好参数后就能 100% 获取同样的结果。
更新迭代影响。模型版本不同、参数性能调整都会对提醒词效验产生影响，比如 v6 与 v5.2 理解提醒词的办法有极大的不同，–stylize 的参数灵敏度在 v5.2 之后也被调高了。
特殊参数的影响。–chaos 参数会进一步提升出图的差异性，每次出图的效验会有明显不同。
关键信息的遗漏。有些提醒词被分享的时候，可能会漏掉垫图、参数这些信息，导致出图效验不一样。
下图是我之前分享的一组五一劳动节的提醒词，由于运用了 –c 参数，所以每张图象展示出的气势派头、内容不一样，而我展示出来的只是其中效验较好的一张而已。
在弄清楚原因后，我们可以采取有针对性的方法，来解决出图效验不一样的成绩。更重要的是，各人在运用别人分享的提醒词时，重点应该放在 “气势派头是否好看/是否符合我的需要” 或者 “怎么优化这个提醒词” 上，而不要被 “为什么我出的图不一样” 这点困住。
我常用的几个解决方法：
① 确认版本是否一样。Midjourney 会将最新模型设为默认模型，如果你用的是比较旧的提醒词，那么就需要将版本调整后才能获得一样的效验。
了解 –v6 模型的运用技巧： https://www.uisdc.com/midjourney-v6
② 多次出图。AI 图画具有随机性，同一组提醒词测验考试 3-5 次才能看到比较稳定全面的效验；还可以运用 vary 性能生成变体，来修复带有小瑕疵的图象。如果提醒词本身带有 –c 参数，就更需要多次出图，这样才有机会探索出更多优秀的气势派头。
了解 –stlylize、–chaos 参数的特点： https://www.uisdc.com/3-parameters-use-skills
③ 修正提醒词。如果你想在新版本中实现和旧版本一样的效验，可以自己测验考试修正提醒词，通过不断调整词序、气势派头关键词、参数，来逐步靠近你理想的效验，这种办法虽然费力，但是对提升气势派头感知力和出图能力非常有帮助。
④ 直接复制气势派头。Midjourney 现在已经有 –sref 气势派头参考性能了，只需要提供图象链接就能得到类似的气势派头，是最简单直接的办法。
了解 –sref 气势派头参考性能： https://www.uisdc.com/style-reference
那么以上就是本期为各人分享的 Midjourney 常见运用成绩答疑，喜欢本期内容的话记得点赞、收藏、评论三连支持一波，我会更有动力为各人推荐更多 AI 干货内容。
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