Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
technology / งานวิจัย CometAPI
Midjourney AI ทำงานอย่างไร Midjourney กลายเป็นหนึ่งในเครื่องสร้างภาพ AI ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดอย่างรวดเร็ว โดยผสมผสานโมเดลการกระจายอันล้ำสมัยเข้ากับ Discord ที่เข้าถึงได้
Anna ทีมวิจัยโมเดล AI และ API Midjourney กลายเป็นหนึ่งในเครื่องสร้างภาพ AI ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดอย่างรวดเร็ว โดยผสมผสานโมเดลการกระจายอันล้ำสมัยเข้ากับ Discord ที่เข้าถึงได้
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Midjourney กลายเป็นหนึ่งในโปรแกรมสร้างภาพ AI ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดอย่างรวดเร็ว โดยผสานรวมโมเดลการกระจายแสงอันล้ำสมัยเข้ากับอินเทอร์เฟซ Discord ที่เข้าถึงได้ง่าย ในบทความนี้ เราจะสำรวจการทำงานภายในของ Midjourney โดยผสานรวมการพัฒนาล่าสุดจากซีรีส์ v7
Midjourney คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญ?
Midjourney คือแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ (AI) เชิงสร้างสรรค์ที่แปลงข้อความแจ้งเตือนให้เป็นรูปภาพคุณภาพสูง เปิดตัวแบบโอเพ่นเบต้าเมื่อวันที่ 12 กรกฎาคม 2022 โดย Midjourney, Inc. ซึ่งตั้งอยู่ในซานฟรานซิสโก และได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในหมู่ครีเอทีฟ ผู้ที่ชื่นชอบงานอดิเรก และองค์กรต่างๆ ด้วยความสะดวกในการใช้งานผ่าน Discord และชุดฟีเจอร์ขั้นสูงที่กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่อง ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือศิลปะ AI รุ่นก่อนๆ Midjourney เน้นการปรับปรุงแบบวนซ้ำ โดยมอบตัวเลือกข้อความแจ้งเตือนที่หลากหลายให้กับผู้ใช้ พร้อมชุดพารามิเตอร์ที่แข็งแกร่งสำหรับปรับแต่งสไตล์ องค์ประกอบ และรายละเอียดต่างๆ
ความสำคัญของแพลตฟอร์มนี้มาจากทั้งความเชี่ยวชาญทางเทคนิคและอิทธิพลทางวัฒนธรรม ภายในสามปีหลังจากการเปิดตัวรุ่นเบต้า Midjourney มีผู้ใช้งานหลายล้านคน ก่อให้เกิดการถกเถียงเกี่ยวกับศิลปะ AI ทรัพย์สินทางปัญญา และอนาคตของอาชีพสร้างสรรค์ ณ วันที่ 3 เมษายน 2025 Midjourney ได้เปิดตัวเวอร์ชัน 7 ซึ่งเป็นรุ่นที่ล้ำหน้าที่สุดจนถึงปัจจุบัน พร้อมนำเสนอความสามารถอันล้ำสมัย เช่น Draft Mode และ Omni Reference
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ เผยแพร่เมื่อ Jul 23, 2025 ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
Midjourney ตีความคำเตือนของผู้ใช้ได้อย่างไร
การแยกวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ เมื่อผู้ใช้ป้อนข้อความแจ้งเตือน เช่น /imagine a futuristic cityscape at dusk—Midjourney เริ่มแรกใช้ตัวเข้ารหัสข้อความโดยอิงจากแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ตัวเข้ารหัสนี้จะแปลงสตริงให้เป็นการแสดงเชิงนามธรรม (ลำดับของการฝัง) ที่จับความหมายเชิงความหมาย ตัวบ่งชี้ทางสรีรวิทยา และคุณลักษณะที่วัดปริมาณได้ เช่น สีและความเข้มของแสง
การฝังแบบหลายโหมด เนื่องจากเวอร์ชัน 7 รองรับทั้งอินพุตข้อความและรูปภาพในเวิร์กโฟลว์แบบรวม ไพพ์ไลน์ของ Midjourney จึงผสานการฝังพรอมต์เข้ากับการฝังรูปภาพที่เป็นทางเลือก ฟีเจอร์ Omni Reference ที่เปิดตัวในเวอร์ชัน 7 ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอ้างอิงรูปภาพหลายภาพพร้อมกัน โดยให้น้ำหนักแต่ละภาพตามพารามิเตอร์ที่ผู้ใช้กำหนด จึงทำให้สามารถผสมผสานสไตล์ที่ปรับแต่งได้สูง
การปรับปรุงอย่างรวดเร็ว Midjourney ยังวิเคราะห์โครงสร้างคำกระตุ้นโดยจดจำไวยากรณ์ "การถ่วงน้ำหนัก" (เช่น --iw สำหรับน้ำหนักภาพหรือ --ar สำหรับอัตราส่วนภาพ) และพารามิเตอร์เฉพาะ เช่น --stylize เพื่อปรับระดับการตีความทางศิลปะ การประมวลผลเบื้องต้นนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองการแพร่กระจายปลายทางจะได้รับทั้งแบบแผนความหมายและข้อจำกัดด้านรูปแบบที่แม่นยำตามที่ผู้ใช้ต้องการ
กระบวนการแพร่กระจายพื้นฐานคืออะไร?
แบบจำลองการแพร่กระจายแฝง หัวใจสำคัญของการสร้างภาพของ Midjourney คือแบบจำลองการแพร่กระจายแฝง (LDM) กล่าวโดยสรุป LDM จะค่อยๆ ลดทอนสัญญาณรบกวนเวกเตอร์สัญญาณรบกวนแบบสุ่มในพื้นที่แฝงมิติสูง โดยได้รับคำแนะนำจากการฝังตัวแบบพรอมต์ แต่ละขั้นตอนของการลดทอนสัญญาณรบกวนจะปรับการแสดงภาพแฝงเล็กน้อยเพื่อให้ได้ภาพที่สอดคล้องกัน โดยใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมประสาทแบบ U-Net เพื่อทำนายและกำจัดสัญญาณรบกวน
การแนะนำการใส่ใจแบบไขว้ ในแต่ละรอบการวนซ้ำ ชั้น cross-attention ช่วยให้เครือข่ายสามารถ "ใส่ใจ" เฉพาะบางส่วนของข้อความที่ฝังอยู่ เพื่อให้แน่ใจว่าคำบางคำ (เช่น "gothic cathedral") มีผลต่อภาพที่ปรากฏอย่างชัดเจนยิ่งขึ้น กลไกนี้ช่วยเพิ่มความเที่ยงตรงให้กับเจตนาของผู้ใช้ และรองรับองค์ประกอบที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องปรับแต่งพารามิเตอร์ด้วยตนเอง
การถอดรหัสเป็นพื้นที่พิกเซล เมื่อขั้นตอนการแพร่กระจายในพื้นที่แฝงเสร็จสมบูรณ์ เครือข่ายตัวถอดรหัสจะแปลงการแสดงผลแฝงขั้นสุดท้ายกลับเข้าไปในพื้นที่พิกเซล ทำให้เกิดภาพที่มีความละเอียดเต็ม ตัวถอดรหัสนี้ได้รับการฝึกฝนร่วมกับแบบจำลองการแพร่กระจายเพื่อให้แน่ใจว่าการจัดการแฝงและผลลัพธ์ภาพมีความสอดคล้องกัน ส่งผลให้ได้ภาพที่แสดงถึงทั้งความถูกต้องเชิงแนวคิดและความงดงามทางสุนทรียศาสตร์
สถาปัตยกรรมของ Midjourney จัดระเบียบอย่างไร?
ตัวเข้ารหัสข้อความ โดยทั่วไปแล้ว ตัวเข้ารหัสข้อความจะเป็นตัวแปลงที่ฝึกฝนจากคอร์ปัสขนาดใหญ่ของคำบรรยายภาพและชุดข้อมูลข้อความ-ภาพแบบจับคู่ ในเวอร์ชัน 7 มีรายงานว่า Midjourney ได้เปลี่ยนไปใช้สถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งช่วยลดความหน่วงขณะเดียวกันก็ปรับปรุงการจัดตำแหน่งเชิงความหมายระหว่างพรอมต์และภาพ
โครงสร้างการแพร่กระจาย U-Net โครงสร้างหลักของการแพร่กระจาย U-Net ประกอบด้วยเส้นทางการสุ่มตัวอย่างแบบดาวน์แซมปลิงและอัพแซมปลิงหลายเส้นทาง สลับกับบล็อกที่เหลือและโมดูลความสนใจ โครงข่ายนี้รับผิดชอบกระบวนการกำจัดสัญญาณรบกวนแบบวนซ้ำ โดยผสานรวมคำแนะนำที่รวดเร็วในแต่ละระดับความละเอียด เพื่อรักษาความสอดคล้องโดยรวมและรายละเอียดที่ละเอียด
ตัวถอดรหัสภาพ ตัวถอดรหัสภาพขั้นสุดท้ายจะแมปเวกเตอร์แฝงกับค่าพิกเซล RGB ในการอัปเดตล่าสุด ตัวถอดรหัสของ Midjourney ได้รับการปรับปรุงให้รองรับความละเอียดสูงขึ้น (สูงสุด 2048×2048) โดยไม่ทำให้การใช้หน่วยความจำ GPU เพิ่มขึ้นตามสัดส่วน เนื่องจากกลไกการใส่ใจประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำที่นำมาใช้ใน V7
กระบวนการสร้างภาพทำงานอย่างไรทีละขั้นตอน?
การแยกวิเคราะห์และการเข้ารหัสอย่างรวดเร็ว เมื่อได้รับ /imagine a serene mountain lake at sunriseบอท Discord ของ Midjourney จะส่งต่อข้อความไปยังแบ็กเอนด์ ตัวสร้างโทเค็นจะแยกพรอมต์ออกเป็นโทเค็น ซึ่งตัวแปลงจะแปลงเป็นเอ็มเบดดิ้ง แฟล็กพารามิเตอร์ใดๆ (เช่น --ar 16:9) จะถูกแยกวิเคราะห์แยกกันและผนวกเป็นอินพุตของสไตล์
กระบวนการแพร่กระจาย
การเขียนอักษรย่อ :มีการสร้างเทนเซอร์สัญญาณรบกวนแบบสุ่มในพื้นที่แฝงวงจรลดเสียงรบกวน :สำหรับแต่ละช่วงเวลา UNet จะทำนายค่าตกค้างของสัญญาณรบกวนที่ถูกกำหนดเงื่อนไขจากการฝังข้อความ แบบจำลองจะลบค่าตกค้างเหล่านี้ออกจากค่าแฝงปัจจุบัน แล้วค่อยๆ ปรับแต่งเพื่อให้ได้ภาพที่ชัดเจนการสุ่มตัวอย่าง :หลังจากขั้นตอนการลดสัญญาณรบกวนขั้นสุดท้ายแล้ว สัญญาณแฝงจะถูกถอดรหัสกลับเข้าไปในพื้นที่พิกเซล และสร้างภาพที่มีความละเอียด 512×512 (หรือแบบกำหนดเอง)
การปรับขนาดและการปรับแต่ง จากนั้นผู้ใช้จะเลือก "Upscale" ตัวเลือกที่ชื่นชอบจากสี่ตัวเลือกที่สร้างขึ้น Midjourney ใช้เครือข่ายความละเอียดสูงพิเศษ ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของ ESRGAN เพื่อปรับปรุงรายละเอียดและลดสิ่งแปลกปลอม แพลตฟอร์มนี้ยังรองรับการรีโรล การรีมิกซ์เฉพาะพื้นที่ และการอัปแซมปลิงที่ความละเอียดมากกว่าความละเอียดเดิมสำหรับผลลัพธ์คุณภาพการพิมพ์
มีฟีเจอร์ใหม่อะไรบ้างที่กำหนดเวอร์ชัน 7?
การอ้างอิง Omni Omni Reference คือระบบเสริมประสิทธิภาพที่ครอบคลุมทั้งระบบ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมการอ้างอิงรูปภาพและข้อความหลายรายการไว้ในพรอมต์เดียว ด้วยการกำหนดค่าน้ำหนักให้กับการอ้างอิงแต่ละรายการ ผู้ใช้จึงสามารถควบคุมการผสมผสานสไตล์ได้อย่างเหนือชั้น ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ผสมผสานองค์ประกอบภาพที่แตกต่างกันได้อย่างราบรื่น
โหมดร่าง โหมดร่างช่วยให้สามารถดูตัวอย่างภาพที่สร้างขึ้นได้อย่างรวดเร็วด้วยความละเอียดต่ำ ซึ่งช่วยให้สามารถทำซ้ำได้อย่างรวดเร็ว โดยผู้ใช้สามารถตรวจสอบร่าง ปรับคำสั่งหรือพารามิเตอร์ และยืนยันการเรนเดอร์คุณภาพสูงได้ก็ต่อเมื่อพึงพอใจแล้วเท่านั้น โหมดร่างมักจะทำงานได้เร็วกว่าการเรนเดอร์เต็มรูปแบบถึงสามถึงห้าเท่า ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ได้อย่างมาก
ปรับปรุงรายละเอียดและความสอดคล้องกัน เวอร์ชัน 7 ยังได้นำเสนอระบบการฝึกที่ปรับปรุงใหม่ ซึ่งเน้นการเรนเดอร์ร่างกายและวัตถุให้มีความสม่ำเสมอ ส่งผลให้ปัญหาต่างๆ เช่น มือผิดรูปหรือพื้นผิวที่ไม่สอดคล้องกัน ซึ่งเป็นปัญหาที่พบได้ในรุ่นก่อนหน้า ลดลงอย่างมาก ทำให้ได้ภาพสุดท้ายที่น่าเชื่อถือมากขึ้น ทั้งในด้านการสร้างสรรค์และการใช้งานเชิงพาณิชย์
CometAPI ช่วยให้เข้าถึงโมเดล AI ได้มากกว่า 500 โมเดล รวมถึงโมเดลโอเพ่นซอร์สและโมเดลมัลติโมดัลเฉพาะทางสำหรับการแชท รูปภาพ โค้ด และอื่นๆ จุดแข็งหลักของ CometAPI อยู่ที่การทำให้กระบวนการบูรณาการ AI ที่มีความซับซ้อนแบบดั้งเดิมนั้นง่ายขึ้น
โคเมทเอพีไอ เสนอราคาต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ API กลางการเดินทาง และ API วิดีโอ Midjourney และคุณสามารถทดลองใช้งานฟรีในบัญชีของคุณได้หลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบแล้ว! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสประสบการณ์ CometAPICometAPI จ่ายตามการใช้งาน
ใช้ v7 เพื่อสร้างภาพ: ก่อนที่จะใช้ MidJourney V7 เพื่อสร้างภาพ คุณต้องเริ่มสร้างบน CometAPI วันนี้ – ลงทะเบียน เข้าใช้งานได้ฟรีที่นี่ กรุณาเยี่ยมชม เอกสาร การเริ่มต้นใช้งาน MidJourney V7 นั้นง่ายมาก เพียงเพิ่ม --v 7 พารามิเตอร์ที่ส่วนท้ายของพรอมต์ของคุณ คำสั่งง่ายๆ นี้จะบอก CometAPI ให้ใช้โมเดล V7 ล่าสุดเพื่อสร้างอิมเมจของคุณ
โดยสรุป รากฐานทางเทคโนโลยีของ Midjourney ซึ่งยึดโยงกับการเข้ารหัสข้อความขั้นสูง การสร้างแบบจำลองการแพร่กระจาย และการวนซ้ำที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน ก่อให้เกิดแพลตฟอร์มอเนกประสงค์ที่ขยายขอบเขตความคิดสร้างสรรค์อย่างต่อเนื่อง เครื่องมือสร้างวิดีโอ AI ล่าสุดนี้ถือเป็นก้าวสำคัญสู่การสร้างสื่อสร้างสรรค์แบบดื่มด่ำ แม้ในยามที่ความท้าทายทางกฎหมายที่ได้รับความสนใจสูงกระตุ้นให้เกิดการไตร่ตรองอย่างมีวิจารณญาณเกี่ยวกับการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ การทำความเข้าใจกลไกการทำงานภายในของ Midjourney ช่วยให้เห็นพลวัตที่กว้างขึ้นของความคิดสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในศตวรรษที่ 21 และเป็นต้นแบบสำหรับนวัตกรรมในอนาคต
