【AI绘画】Midjourney进阶：色调详解（上）

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文章目录

💯前言
💯Midjourney中的色彩控制
- 为什么要控制色彩？
- 为什么要在Midjourney中控制色彩？
💯色调
💯小结

💯前言

【AI绘画】Midjourney进阶：色相详解 https://blog.csdn.net/2201_75539691?type=blog

在上一篇文章 中，我们详细探讨了色相的基本概念 和运用。而色相作为色彩的基础 ，虽然能帮助我们区分颜色的种类，但它并不能完全满足实际创作中的需求 。尤其在 AI绘画 中，颜色的呈现往往需要更加精细的调控 ，颜色的表达也需要超越单纯的"色相"维度 。例如，当我们谈到蓝色时，仅仅知道它是蓝色并不足够。在不同的创作场景中，蓝色可以呈现为淡蓝、深蓝、灰蓝或纯蓝等多种形式，而每一种形式都能传递不同的氛围 与视觉感受。
对这些变化的理解与运用，其实是对色调的掌握 。色调可以看作是颜色的性格特征，它为画面提供了更多的表达可能性。色调通常分为六种：白色调、淡色调、明色调、纯色调、灰色调和暗色调。即便没有设计经验 ，只要掌握基本的色调知识，也能有效提升 对色彩的控制力 。
Midjourney官方使用手册

💯Midjourney中的色彩控制

在 Midjourney 中，色彩控制是设计过程中的一个重要环节。无论是为了增强视觉冲击力 还是准确传达设计理念 ，合理的色彩选择都能为设计增添情感和深度，帮助我们更好地传递信息 ，影响观众的情绪反应。
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illustration, dark-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9
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为什么要控制色彩？

控制色彩的本质 是为了更精准地影响情感，准确传达我们想要表达的信息 。色彩设计 不仅仅是选择一种视觉上的搭配，更是影响人们心理感受的关键因素。
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illustration, bright-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9
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在设计中，色彩常常被称作无声的催眠。合理的色彩搭配 可以让设计语言更加有力地表达 ，增强其对受众的吸引力。
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illustration, white-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9
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如果在设计中没有选对合适的配色 ，那么可能不仅无法准确地传达设计目的 ，甚至可能与原意背道而驰，让整体设计的美感和意义大打折扣。
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illustration, light-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9
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为什么要在Midjourney中控制色彩？

在 Midjourney 中，系统通常会根据主题自动进行配色，尤其是在一些灵感探索类的设计 中，自动配色常常可以带来不错的结果 。

这种自动配色的优点是，可以帮助设计者节省配色上的精力 ，减少因为色彩搭配不当而带来的问题。然而，这种自动化的配色也有一定的不足：
- 它的缺点在于，可能会掩盖设计中的不足之处。
- 一旦出现配色问题，自动配色也无法提供有效的提示，从而使设计者难以发现问题所在。
  
  illustration, grey-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9

在实际的设计场景 中，我们往往会有更具体的配色需求。例如：
- 有时是客户对某种颜色有明确的要求；
- 或者在概念和创意阶段 已经确定了特定的颜色方案；
- 亦或是设计中的某些元素必须使用特定颜色。
在这些情况下，设计师需要精确地控制色彩 ，而不是完全依赖自动配色来完成整个设计。
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illustration, pure tone blue, 8k, ultra details --ar 16:9
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通过 Midjourney 中的配色控制，我们能够把握设计中每一个元素的色彩，使其与整体的设计理念相一致，达到理想的设计效果 。
总的来说，在 Midjourney 中控制色彩，既可以在灵活运用系统自动配色的优点 中得以解放，又可以在特定的需求下实现更加专业和精细的控制。这样的配色方法可以帮助我们实现更加优秀的设计成果 。
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A vibrant and inviting yellow theme sales banner, featuring bold discount text, yellow shopping bags, coins, and playful graphics, dynamic and friendly, promotional style, high visibility --ar 16:9 --q 2
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💯色调

色调是色彩的重要组成部分 ，它决定了画面的整体氛围 和情感表达的深度。通过调节颜色的明暗、纯度或混合程度 ，不同的色调能够传递截然不同的视觉感受和情绪 ，例如纯净的白色调 、柔和的淡色调 或厚重的暗色调。了解并灵活运用色调，可以让创作者在视觉设计 中更精准地实现目标表达 ，赋予作品更多的层次感 和感染力 。

白色调

提示词： white-toned <color>

优点：

文艺感 ：
白色调通常给人一种艺术感 与品味的印象，适合用于需要传达文艺气息 的创作。

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A white-toned pastel beige scene with elegant details, showcasing a refined and sophisticated atmosphere, inspired by minimalism and aesthetic appeal, soft textures, natural lighting, highly detailed --ar 16:9 --q 2

素雅和简洁 ：
白色调在视觉上非常纯净，能有效地表达简约的氛围 ，使画面显得不复杂 、干净整洁。

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A white-toned soft gray composition, pure and clean design, featuring simplicity and harmony, uncluttered layout, smooth gradients, bright and soft focus --ar 3:2 --q 2

干净无暇 ：
这种调性有助于突出画面中的清晰度和纯洁感 ，适用于想要呈现纯净和无瑕的设计风格。

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A white-toned icy blue design, crystal-clear details, smooth and spotless textures, ethereal and serene mood, ultra-high clarity and focus, modern aesthetic --ar 2:3 --q 2

缺点：

无趣：
过度使用白色调容易让画面缺乏变化 ，显得比较平淡和无趣 。

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A white-toned plain white scene with minimal details, flat textures, lack of depth, overly simplified composition, dull and lifeless atmosphere --ar 16:9 --q 2

单调：
单一的白色调容易让人视觉疲劳，尤其在丰富的创作场景 中，可能显得乏味。

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A white-toned pale gray environment, repetitive patterns, low contrast, uninspired composition, visually monotonous, lacking vibrancy --ar 3:2 --q 2

缺乏个性 ：
由于过度追求干净和纯洁 ，可能会牺牲色彩的多样性 和画面的表现力，导致作品缺乏个性化表达 。

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A white-toned off-white palette, overly uniform design, absence of vibrant elements, lack of colorful diversity, minimal individuality or unique expression --ar 2:3 --q 2

淡色调

提示词： light-toned <color>

优点：

轻快感 ：
淡色调通常传递轻盈、清新的感觉，能够使画面看起来不那么沉重 ，适合营造愉悦、舒适的氛围。

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A light-toned pastel yellow composition, airy and refreshing, conveying a sense of lightness and cheerfulness, soft textures, bright ambiance, and a soothing atmosphere --ar 16:9 --q 2

高档与清爽 ：
淡色调给人一种高端但不过度张扬 的感觉，同时还显得清新可人，适用于时尚和现代化风格 的设计。

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A light-toned soft mint green design, modern and elegant, combining a refined and approachable style, clean lines, gentle contrasts, and a serene, refreshing mood --ar 3:2 --q 2

天真与女性化 ：
这种调性能够很好地表现天真、柔和的特质，特别适合用于呈现女性化的主题 或者想要表达温柔的情感。

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A light-toned blush pink theme, gentle and tender, capturing a sense of innocence and femininity, soft lighting, delicate textures, and a warm, emotional expression --ar 2:3 --q 2

缺点：

单薄：
淡色调虽然清新，但可能会显得力量不足 ，尤其在需要传达强烈情绪 或者深刻印象的场合。

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A light-toned pale peach scene, soft and muted, lacking intensity, with minimal contrast and subdued emotions, unable to convey depth or leave a strong impression --ar 16:9 --q 2

软弱：
如果没有合理搭配 ，淡色调的表现力可能过于柔和，从而失去视觉冲击力，显得软弱无力 。

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A light-toned pastel lavender composition, overly delicate and lacking impact, with excessive softness, muted tones, and a weak visual presence, appearing fragile and uninspired --ar 3:2 --q 2

明色调

提示词：bright-toned <color>

优点：

年轻感 ：
明色调具有很强的青春气息，适合用于表达年轻、充满活力 的主题，使画面显得生动而富有朝气 。

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A bright-toned sky blue theme, vibrant and youthful, evoking a fresh and energetic mood, soft highlights, playful and lively composition, ideal for conveying a sense of optimism and youth --ar 16:9 --q 2

活力和阳光 ：
这种调性给人积极向上 的感觉，能够有效传递阳光、乐观的情绪，非常适合用于描绘活泼的场景。

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A bright-toned golden yellow composition, radiating warmth and positivity, cheerful and sunny, featuring strong contrasts and dynamic lighting, conveying vitality and happiness --ar 3:2 --q 2

明朗与干净 ：
明色调的色彩纯度高 、饱和度强，画面因此显得更加清晰和直观 ，有助于突出主体内容。

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A bright-toned crimson red palette, bold and vivid, showcasing clarity and intensity, highly saturated yet balanced, with a striking and clean visual impact that emphasizes the subject --ar 2:3 --q 2

缺点：

缺乏档次感 ：
由于明色调通常给人一种简单直白 的印象，可能不太适合需要表现高级感 或者内敛风格的设计，容易让画面显得不够精致 。

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A bright-toned neon green design, overly bold and simplistic, lacking subtlety and elegance, with an unrefined and casual appearance, unsuitable for conveying luxury or sophistication --ar 16:9 --q 2

💯小结

色彩在设计中的重要性 毋庸置疑，而通过不同色调的运用，我们能够更加精准地传达情感 与视觉信息。从基础的色相知识 到更为细致的色调理解 ，每一步都为创作者提供了更多可能性 。在 AI绘画工具 如 Midjourney 中，色彩控制既是设计中至关重要的环节，也是创意表达 的一大助力。合理的配色不仅可以提升画面的吸引力 ，还能在视觉表达 中实现更深层次的情感共鸣。通过色调的调整 ，我们能够轻松切换画面的氛围，从纯净简约 的白色调到活泼生动 的明色调，每一种选择都蕴含着无限的创作潜力 。
然而，色调的选择 并非完全无条件的 。不同色调虽然能带来独特的优势 ，但也伴随着某些局限性 ，比如白色调的单调 、淡色调的柔弱，以及明色调可能欠缺的高级感 等。这提醒我们在设计过程中需要审慎评估目标表达 与色调的匹配度。通过深入理解各类色调的特性 ，结合实际设计需求 ，我们可以更有效地平衡画面表现力 与创意表达的深度，使每一次创作都更加出色与贴合主题。

python 复制代码

import torch, torchvision.transforms as transforms; from torchvision.models import vgg19; import torch.nn.functional as F; from PIL import Image; import matplotlib.pyplot as plt; class StyleTransferModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(StyleTransferModel, self).__init__(); self.vgg = vgg19(pretrained=True).features; for param in self.vgg.parameters(): param.requires_grad_(False); def forward(self, x): layers = {'0': 'conv1_1', '5': 'conv2_1', '10': 'conv3_1', '19': 'conv4_1', '21': 'conv4_2', '28': 'conv5_1'}; features = {}; for name, layer in self.vgg._modules.items(): x = layer(x); if name in layers: features[layers[name]] = x; return features; def load_image(img_path, max_size=400, shape=None): image = Image.open(img_path).convert('RGB'); if max(image.size) > max_size: size = max_size; else: size = max(image.size); if shape is not None: size = shape; in_transform = transforms.Compose([transforms.Resize((size, size)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))]); image = in_transform(image)[:3, :, :].unsqueeze(0); return image; def im_convert(tensor): image = tensor.to('cpu').clone().detach(); image = image.numpy().squeeze(); image = image.transpose(1, 2, 0); image = image * (0.229, 0.224, 0.225) + (0.485, 0.456, 0.406); image = image.clip(0, 1); return image; def gram_matrix(tensor): _, d, h, w = tensor.size(); tensor = tensor.view(d, h * w); gram = torch.mm(tensor, tensor.t()); return gram; content = load_image('content.jpg').to('cuda'); style = load_image('style.jpg', shape=content.shape[-2:]).to('cuda'); model = StyleTransferModel().to('cuda'); style_features = model(style); content_features = model(content); style_grams = {layer: gram_matrix(style_features[layer]) for layer in style_features}; target = content.clone().requires_grad_(True).to('cuda'); style_weights = {'conv1_1': 1.0, 'conv2_1': 0.8, 'conv3_1': 0.5, 'conv4_1': 0.3, 'conv5_1': 0.1}; content_weight = 1e4; style_weight = 1e2; optimizer = torch.optim.Adam([target], lr=0.003); for i in range(1, 3001): target_features = model(target); content_loss = F.mse_loss(target_features['conv4_2'], content_features['conv4_2']); style_loss = 0; for layer in style_weights: target_feature = target_features[layer]; target_gram = gram_matrix(target_feature); style_gram = style_grams[layer]; layer_style_loss = style_weights[layer] * F.mse_loss(target_gram, style_gram); b, c, h, w = target_feature.shape; style_loss += layer_style_loss / (c * h * w); total_loss = content_weight * content_loss + style_weight * style_loss; optimizer.zero_grad(); total_loss.backward(); optimizer.step(); if i % 500 == 0: print('Iteration {}, Total loss: {}'.format(i, total_loss.item())); plt.imshow(im_convert(target)); plt.axis('off'); plt.show()