Midjourney 迅速成为最受关注的 AI 图像生成器之一，将最先进的扩散模型与易用的 Discord 界面相结合。本文将探究 Midjourney 的内部工作机制，并纳入其 v7 系列的最新进展。
什么是 Midjourney，它为何重要？
Midjourney 是一个生成式人工智能平台，可将文本提示转化为高质量图像。由总部位于旧金山的 Midjourney, Inc. 于 2022 年 7 月 12 日开放测试发布，凭借通过 Discord 的易用性和不断增长的高级功能套件，迅速在创作者、爱好者和企业之间获得广泛关注。与早期的 AI 艺术工具不同，Midjourney 强调迭代式完善——为用户提供其提示的多种变体，并配备丰富的参数以定制风格、构图和细节。
该平台的重要性既源于其技术实力，也源于其文化影响。在开放测试三年内，Midjourney 累积了数百万用户，引发了关于 AI 艺术性、知识产权以及创意职业未来的讨论。截止 2025 年 4 月 3 日，Midjourney 发布了 Version 7，这是迄今为止最先进的模型，引入了诸如 Draft Mode 和 Omni Reference 等突破性能力。
Midjourney 如何理解用户提示？
自然语言解析
当用户输入诸如 /imagine a futuristic cityscape at dusk 的提示时，Midjourney 首先采用基于大型语言模型的文本编码器。该编码器将字符串转换为抽象表示（嵌入序列），以捕捉语义含义、风格线索以及颜色、光照强度等可量化属性。
多模态嵌入
由于 Version 7 在统一工作流中同时支持文本与图像输入，Midjourney 的管线会将提示嵌入与可选的图像嵌入合并。Version 7 引入的 Omni Reference 功能允许用户同时引用多张图像，并根据用户指定的参数为每张图像赋予权重，从而实现高度定制的风格融合。
提示词优化
Midjourney 还会分析提示结构，识别“权重”语法（例如 --iw 表示图像权重或 --ar 表示纵横比）以及诸如 --stylize 等用于调节艺术解释程度的专用参数。此预处理确保下游扩散模型同时接收语义蓝图和用户期望的精确风格约束。
底层扩散过程是什么？
潜在扩散模型
Midjourney 图像生成的核心是潜在扩散模型（LDM）。简言之，LDM 在高维潜在空间中，在提示嵌入的引导下，对随机噪声向量进行逐步去噪。每一步去噪都会将潜在表示轻微调整为更连贯的图像，并利用 U‑Net 风格的神经架构预测并移除噪声。
交叉注意力引导
在每次迭代中，交叉注意力层使网络能够“关注”文本嵌入中的特定部分，确保某些词语（例如“哥特式大教堂”）对正在成形的图像产生更显著的影响。该机制提升了对用户意图的忠实度，并在无需手动调参的情况下支持复杂构图。
解码到像素空间
一旦在潜在空间中的扩散步骤完成，解码器网络会将最终的潜在表示转换回像素空间，生成全分辨率图像。该解码器与扩散模型联合训练，以确保潜在操作与视觉输出的一致性，从而获得既概念准确又审美精良的图像。
Midjourney 的架构如何组织？
文本编码器
文本编码器通常是一个在海量字幕与成对的文本‑图像数据集上训练的 Transformer。在 Version 7 中，Midjourney 据称切换到了一种更高效的架构，在降低延迟的同时提升了提示与图像之间的语义对齐。
U‑Net 扩散骨干
U‑Net 扩散骨干由多级下采样与上采样路径构成，交织残差块与注意力模块。它负责迭代去噪过程，并在各个分辨率尺度集成提示引导，以同时维持整体连贯性与细节精度。
图像解码器
最终的图像解码器将潜在向量映射为 RGB 像素值。近期更新中，Midjourney 的解码器被优化为可在更高分辨率（最高至 2048×2048）下工作，而无需按比例增加 GPU 内存消耗，这得益于 V7 中引入的内存高效注意力机制。
图像生成流程的逐步工作原理是什么？
提示解析与编码
当收到 /imagine a serene mountain lake at sunrise 时，Midjourney 的 Discord 机器人会将文本转发至后端。分词器将提示拆分为 token，随后 Transformer 将其转换为嵌入。任何参数标志（例如 --ar 16:9）会被单独解析并作为风格输入附加。
扩散过程
- 初始化：在潜在空间中创建一个随机噪声张量。
- 去噪循环：在每个时间步，UNet 在文本嵌入的条件下预测噪声残差。模型将这些残差从当前潜在表示中减去，逐步将其优化为干净的图像。
- 采样：在最后一步去噪之后，将潜在表示解码回像素空间，生成 512×512（或自定义）分辨率的图像。
放大与优化
随后，用户可以选择将四个生成选项中最喜欢的一个进行“Upscale”。Midjourney 使用一种超分辨率网络——ESRGAN 的变体——来增强细节并减少伪影。平台还支持重新生成、对特定区域进行混合，以及在原始分辨率之上进一步上采样，以获得可用于印刷的高质量输出。
Version 7 的新特性有哪些？
Omni Reference
Omni Reference 是一次全系统增强，允许用户在一个提示中同时组合多张图像与文本参考。通过为每个参考分配权重值，用户可以前所未有地控制风格融合，实现将不同视觉元素无缝混合的输出。
Draft Mode
Draft Mode 提供生成图像的快速、低分辨率预览。这使得快速迭代成为可能——用户可以先查看草稿，调整提示或参数，只有在满意后才提交高质量渲染。Draft Mode 的执行速度通常比完整渲染快三到五倍，显著提升工作流效率。
细节与连贯性改进
Version 7 还引入了强调身体与物体一致性渲染的更新训练方案。因此，早期模型中常见的如手部畸形或纹理不连贯等问题已显著减少，在创意与商业应用中都能得到更可靠的最终图像。
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综上所述，Midjourney 的技术基础——以先进的文本编码、扩散建模和社区驱动的迭代为核心——构建了一个不断拓展创作边界的多功能平台。最新的 AI 视频生成器标志着迈向沉浸式生成媒体的关键一步，同时，高度关注的法律挑战也促使人们对负责任的 AI 开发进行深刻反思。理解 Midjourney 的内部机制有助于洞察 21 世纪由 AI 驱动的创造力的更广阔图景，并为未来的创新提供蓝图。