Midjourney 重大更新！深度解析「角色一致性」命令
大家期待已久的 MJ 角色一致性功能终于来啦！全新的命令"--cref"现已推出，与之前的样式参考"--sref"功能相似，但不同的是，它不是匹配参考样式，而是试图让角色与"角色参考"图像相匹配。目前，"--cref"仅适用于 niji 6 和 v6 模型。如果不知道怎么使用Midjourney可以参考这篇文章：Midjourney最新注册、订阅教程（新手小白） - OpenAI-ChatGPT导航-ChatGPT账号注册、升级指南，最新资讯
让我们来看看官方文档的说明：
一、基础使用方法
只需在提示符后输入"--cref URL"，并输入角色图像的 URL 地址，然后使用"--cw"来修改参考强度。
默认强度为 100（--cw 100），包括脸部、头发和衣服。
当强度为 0（--cw 0）时，它只会关注脸部（适用于更换服装/头发等）。
二、提示词编写
官方指出，此功能并非针对真人/照片设计，可能会像普通图像提示一样使其变形，但经过体验后，效果还不错，至少对亚洲人脸孔的参考表现良好。使用"--cref"处理提示有三种主要方法：
1. 锚定重要角色详细信息的提示
可以锚定细节（姿势、表情、情感、服装、道具、场景、动作），以便能够控制它们，让"--cref"处理大部分工作，或者可以只提供角色的场景并让"--cref"完成所有工作。
2. 允许"--cref"完成工作不干涉提示
对于关键角色，可以不做任何描述，提示不会尝试强化参考图像中的任何细节，它只是"傀儡"或"摆出"角色的姿势。
3. 仅使用场景提示
如果"--cref"图像已包含想要的姿势和其他细节，可以仅描述设置、周围环境、上下文或背景，MJ 将努力将角色融入场景中，但可能会出现一些不连贯的结果，因此需要使用更高的样式值（--s）重试，以便让"--cref"图像更好地融入场景。例如，使用--s 800 之后的图片明显融合得更好。
"Cref"适用于 Niji 和普通 MJ 模型，并可与"--sref"结合使用。
我们可以拿刚生成的一组图，并加上"--sref"参考样式，生成的图片将保持参考角色不变，但风格会发生改变。
三、高级功能
1. 在一个画布上放置多个角色
想要在一个画面中出现多个角色，可以直接使用 pan 功能，并对提示词进行微调。例如，在已有图片上加上一个男性角色，这需要对男性角色进行描述。
2. 使用多个 URL 来混合多张图片中的信息/字符
可以使用多个 URL 来混合多张图片中的信息/字符，例如"--cref URL1 URL2"（类似于多张图片或样式提示）。
3. 与"--sref"结合使用
使用多个 URL 来混合图片，也可以同时与"--sref"结合使用，效果也是很不错的。
4. "--cw"参数的作用
Midjourney 能够从参考图像中识别的角色属性将与提示混合，从而创建出新的角色。
可以通过使用"--cw N"参数（cref 权重）来控制，其中 N 的值可以从 1 到 100。默认值为 100。
"--cw"参数不会改变角色参考图像的强度/影响力。"--cw"参数的作用如下：
- "--cw 100"（默认值）将捕捉整个角色；
- "--cw 99"到"--cw 1"之间的值将开始捕捉较少的整个角色，仅集中于参考面部；
- "--cw 0"将仅捕捉面部，类似于面部替换，但你无法关闭面部的参考。
四、如何在 Web alpha 上工作
许多人已经升级到 Web 端的 alpha 版本，也就是 Midjourney 官网上可以直接出图，而不需要在 Discord 上进行操作，官方也提供了详细的操作说明。
只需将图片拖动或粘贴到 Imagine 想象栏中，它有三个图标，分别对应着图片提示、样式参考和字符参考。点击对应图标即可生效。
通过设置图标右上角的按钮，可以设置图片的尺寸、风格化参数、怪异值、chaos 值、模型等参数，回车之后即可开始生成图片。
生成的图片依然是以四张为一组，清晰地展示了样式参考和角色参考的结果。
还可以对图片提示、样式参考和字符参考进行多选，通过按住 Shift 键点击图标，即可进行多选。
五、CREF 故障排除提示
我无法为角色赋予新的姿势、风格或细节。
首先，请确保你写了一个强烈的提示来建议姿势、风格或细节。如果提示看起来很强烈，则问题可能是 cref 图像主导了提示。这可以通过使用"--cw"参数来解决。尝试使用较低的"--cw"值，例如"--cw 60"，这将稍微释放 cref 的控制，并允许提示更自由地操纵角色。
如果这种方法损害了相似性，特别是如果"--cw"必须低于 40，那么请确保你处于Low Variation模式并将 Remix 设置为 ON。然后对你最喜欢的图像进行变体（V），可以逐渐增加"--cw"的值，直到恢复相似性。如果此方法开始消除姿势，可以使用Vary Region来恢复具有较高"--cw"值的面部区域。
今天的分享到这里就结束了，总的来说，新功能还是非常强大的，需要大家多多尝试，才能灵活运用到自己的工作场景中~