Midjourney 的第 7 版（V7）为创作者带来了一项变革性功能：Omni‑Reference。该新工具于 2025 年 5 月 3 日发布，能够让你从一张参考图像中锁定特定视觉元素——无论是角色、物体还是生物——并将其无缝融入你的 AI 生成作品中。本文结合官方最新更新与社区见解，将一步步引导你在 Midjourney V7 中使用 Omni‑Reference。
我们将以读者友好的问答式小标题（二级标题）与细分话题（三级标题）为框架，探讨是什么、为什么、怎么用以及最佳实践。读完后，你将能借助 Omni‑Reference，为任何创意或专业项目产出一致且高保真的图像。
Midjourney V7 中的 Omni‑Reference 是什么？
Omni‑Reference 如何工作？
Omni‑Reference 允许你将单张图像（如人物照片、产品照或生物设计）直接嵌入 Midjourney 提示词中。V7 模型会参考这张图像，在新生成的场景中复现其核心元素（形状、颜色、解剖结构）。
可以引用哪些元素？
几乎任何东西都可以引用：人脸、宠物、车辆、道具或神话生物。与 V6 先前的“角色引用”不同，Omni‑Reference 是通用的——因此称为“omni”——并与风格与情绪板功能协同工作，以保持视觉一致性。
技术限制有哪些？
Omni‑Reference 目前每个提示仅支持一张参考图。它与 inpainting、outpainting（两者仍在 V6.1 上）、Fast/Draft/Conversational 模式以及 --q 4 质量设置不兼容。此外，每次启用 Omni‑Reference 的渲染将消耗标准 V7 任务两倍的 GPU 时间。
为什么引入 Omni‑Reference？
它填补了哪些空白？
在 V7 之前，创作者难以在多次渲染中保持角色或物体的一致性，往往需要采用繁琐的权宜之计。Omni‑Reference 通过提供一种直接、可靠的方式来“告诉”AI 需要保留哪些视觉元素，解决了这一问题。
早期使用者怎么说？
业界观察者 Erik Knobl 指出，Omni‑Reference 显著提升了分镜与游戏美术中重复角色的保真度，在早期测试中将修改循环减少了多达 50%。
社区如何反应？
在 Product Hunt 上，Omni‑Reference 于 2025 年 5 月 3 日获得第 4 名，因其精确控制与易用性广受好评——上线 24 小时内获得 291 个赞，显示出设计师与爱好者的普遍热情。
如何获取 Omni‑Reference？
在网页端界面
- 切换至 V7：在设置中选择 V7 模型。
- 上传或选择图像：点击 Imagine 栏中的图片图标打开上传库。
- 拖入 Omni‑Reference 区：将图像拖入标有“Omni‑Reference”的槽位。
- 调整影响力：使用屏幕上的滑块或
--ow参数设置引用强度。
通过 Discord 命令
- 模型标志：确保使用
--v 7。 - 引用参数：在提示词后追加
--oref <image_url>（URL 必须指向已托管的图像）。 - 权重控制：添加
--ow <value>（1–1000，默认 100）以微调 AI 对参考的遵循程度。
使用 Omni‑Reference 的优势是什么？
提升一致性与保真度
通过直接引用图像，你可以确保关键特征（面部特征、Logo、道具形状）在多次渲染中准确呈现。这对于品牌展示、连续艺术与角色驱动叙事非常重要。
通过权重实现创意控制
--ow（omni‑weight）参数范围为 1 到 1000，可将影响力从细微（25–50）调至主导（400+）。较低权重鼓励风格化；较高权重则强制严格遵循。这种灵活性既适用于松散的概念草图，也适用于精确的产品模型图。
与个性化与风格引用的整合
Omni‑Reference 与 V7 的个性化系统和情绪板功能贴合良好，可在同一工作流中结合人物相貌、环境氛围与风格修饰，实现整体一致。
如何配置 Omni‑Reference 以获得最佳效果？
设定最佳 Omni‑Weight
- 25–50：适合风格迁移（例如，照片 → 动漫）。
- 100–300：影响力平衡，用于场景引导。
- 400–1000：最大保真度——在复现复杂细节（如企业 Logo 或角色面部特征）时至关重要（Midjourney）。
编写有效的提示词
务必在 Omni‑Reference 的基础上提供清晰的文本提示。描述姿势、光照、环境与其他元素。例如：
/imagine a steampunk airship sailing at sunset — oref https://…/airship.png —ow 200 —v 7
这可确保 AI 同时理解需要“包含什么”以及“放在哪里”。
与风格与个性化结合
- 使用风格引用（
--style <name>）改变艺术风格（如“油画风格”）。 - 使用个性化令牌（如
<lora:name>）调用自定义训练元素。 - 若希望风格化效果占主导，可适当降低 omni‑weight；若保真度优先，则提高权重。
哪些实际用例最能体现 Omni‑Reference 的优势？
品牌与营销素材
创建一致的产品图——例如在不同场景中的运动鞋设计——无需每次手工重绘。Omni‑Reference 能确保鞋子的准确造型与配色被锁定。
角色设计与动画
在概念场景、分镜或缩略草图中保持角色外观一致。导演与动画师可更快迭代，同时确信 AI 会保持发型、服装与比例的统一。
产品模型与原型
在不同角度或多样环境（棚拍、生活方式、技术示意）中可视化新设备，同时保留核心设计细节——这对向利益相关者展示创意至关重要。
叙事与漫画艺术
作者与插画师可将反复出现的主角置于多个分镜、背景或戏剧化场景中，在无需手工重绘的前提下维持叙事连续性。
我需要了解哪些排障与技巧？
常见陷阱
- 无效 URL：确保你的参考图像已托管且可公开访问。
- 过度加权：权重高于 400 可能产生不可预期的伪影；从较低值开始并逐步提高。
- 模式冲突：在不兼容模式（Fast、Draft、Conversational）下，Omni‑Reference 会静默忽略提示。
审核考虑
Midjourney 的审核过滤器可能会标记某些参考图像（例如受版权保护的角色或敏感内容）。被阻止的任务不消耗额度——只有成功渲染才会扣除 GPU 时间。
优化 GPU 时间
由于 Omni‑Reference 会使 GPU 消耗翻倍，请在创意发散阶段谨慎使用。你可以在不使用引用的情况下切换到 Fast 模式或 Draft 模式进行快速原型迭代，随后在 V7 中启用 Omni‑Reference 进行最终渲染。
未来更新中 Omni‑Reference 将如何演进？
计划中的兼容性扩展
据社区报道，Midjourney 的开发者正积极推进对 inpainting/outpainting 与更快模式的支持，以减少当前的工作流限制。
更强的多图像引用
早期动向显示可能会引入多图像 Omni‑Reference 功能，可同时引用多个角色或物体——为复杂群像与更丰富的叙事打开大门。
更智能的权重调整
未来的 UI 改进可能会加入自适应权重提示，Midjourney 将根据图像复杂度与风格化需求建议最优 --ow 值，从而降低上手门槛。
参见 Midjourney V7 : New Features & How to Utilize
结论
掌握以上内容后，你已准备好将 Omni‑Reference 融入 Midjourney V7 的工作流。无论你是设计师、叙事者还是爱好者，这项功能都能为你的 AI 艺术创作提供前所未有的控制力——确保每次渲染都兼具一致性、保真度与创作自由。请大胆尝试不同权重、提示词与组合引用，找到你理想的精确度与风格平衡点。AI 艺术创作的未来已至——拿起你的参考图像，立即上手！
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集成细节请参阅 Midjourney API。