近几周，两个重大进展让 Midjourney 再次成为焦点：久候已久的 V7 模型 alpha 版本发布，以及由 Disney 和 Universal 提起的一起高调版权诉讼。尽管 V7 承诺在图像质量上大幅提升，许多用户在保存与分享作品时仍会遇到意料之外的 JPEG“块状感”或“振铃”伪影。本文将探讨这些伪影的根源，解释 JPEG 压缩的工作原理，并提供可行策略，以尽量减少 Midjourney 生成图像中的不必要失真。
什么是 Midjourney V7？
Midjourney V7 是一年多来首次从零开始的模型重设计，引入更快的吞吐、更智能的提示解析以及更高的视觉保真度。
V7 的关键改进
- 细节与一致性增强：根据 Midjourney 的发布说明，V7 提供显著更高的纹理分辨率，并在复杂元素的呈现上更为一致——与 V6.1 相比，手部、布料褶皱与自然景观的渐变更平滑、细节更精细。
- 默认个性化：V7 是首个默认开启模型“个性化”的 Midjourney 版本，用户需要对约 200 张示例图像进行评分，方可解锁完整的个性化体验。该反馈循环有助于系统更好地将输出与个人审美偏好对齐。
Alpha 版本发布与社区访问
Midjourney 于 2025 年 4 月上旬开放 V7 的 alpha 测试。社区成员可在提示末尾追加 --v 7 标志或通过专用 V7 频道访问该新模型。本次 alpha 发布允许在全面公开之前，对模型的核心改进——提示理解、图像质量与一致性——进行更广泛的测试。
为什么我的 Midjourney 图像会出现 JPEG 伪影？
尽管 V7 内部采用 PNG 渲染，许多用户仍报告出现 JPEG 风格的压缩伪影。这些可见失真通常源于下游处理——尤其是在 Discord 等平台上。
内部 PNG 生成与外部 JPEG 转换
Midjourney 自身以无损 PNG 格式生成并存储图像，确保模型的全部细节与微妙渐变得以保留。然而，当这些文件在 Discord 上被分享或通过某些链接下载时，可能会被转换为有损格式（JPEG 或 WebP），以提升带宽效率。
Discord 的自动压缩
默认情况下，Discord 会重新编码大图以减少文件大小，通常使用 JPEG 或 WebP 压缩。此自动步骤会引入块边界伪影（“宏块化”）与轻微的色偏，尤其在平滑渐变或统一背景区域中更为明显。
工作流导致的二次压缩
尽管 Midjourney 在内部以无损 PNG 或更高精度表示生成并存储图像，但当你选择“另存为 JPEG”或通过会自动转换为 JPEG 的平台分享（如某些网页图库、社交媒体）时，伪影便会出现。Discord 的图像代理、浏览器将预览保存为 WebP，以及右键“另存为图片”触发的转换，都会导致重新压缩。每一次重新压缩都会累积代际损失：裁剪、缩放，或在默认质量（通常约 75–85%）下重新编码，都会加剧块状与色带化问题。
JPEG 压缩如何产生伪影？
理解 JPEG 编码的技术基础有助于解释伪影的来源以及应对之道。
基于块的 DCT 与量化
JPEG 压缩通过将图像划分为 8×8 像素块，并对每个块应用离散余弦变换（DCT）。为减少文件体积，它会对高频分量进行量化——本质上舍弃细微细节。当量化水平过高（即压缩更强）时，会导致可见的块边界、纹理损失与颜色带状化。AI 生成图像，尤其是具有复杂渐变与精细纹理的内容，如果在未充分质量设置的情况下保存或传输为 JPEG，极易出现这些伪影。
常见伪影类型
- 阻塞（宏块化）：当整个 8×8 块变得可见而相互区分，形成“棋盘格”样的图案。
- 振铃/轮廓效应：沿锐利边缘出现的光环状失真，源于高频分量的损失。
- 色带化：平滑渐变在细微差异被消除后退化为离散的颜色“带”。
Midjourney 支持哪些文件格式，最近有何变化？
Midjourney 的原生格式有哪些？
默认情况下，Midjourney 提供高分辨率 PNG 文件——无损、每通道 8 位（24 位 RGB）的图像，保留每个像素值。当你进行放大或使用 “Light Upscale” 模式时，仍可通过网页图库的下载按钮获得 PNG。然而，在 Discord 中直接显示的预览缩略图会以 WebP（现代的有损/可选无损格式）提供，以加快加载速度。根据你的浏览器或 Discord 客户端，右键下载可能会抓取 WebP 缩略图，而非完整 PNG。
为什么一些用户突然遇到 JPEG 输出？
- 第三方管线：若通过默认保存为 JPG 以减小负载的机器人或自动化工具路由 Midjourney 图像，你将继承伪影。
- 批处理脚本：某些社区放大器（如 Stable Diffusion 的 Automatic1111）会以与输入相同的格式保存输出——一旦在 JPG 后串联，最终 PNG 会被重新变成 JPG。
- 平台默认：Instagram 或 Twitter 等社交平台会自动将用户上传压缩为基于 JPEG 的格式，进一步降低图像质量。
如何尽量减少图像中的 JPEG 伪影？
虽然你无法更改 Discord 的默认压缩策略，但可以优化工作流以保留图像保真度。
使用无损格式与更高质量导出
- 直接下载 PNG：始终从 Midjourney 网页应用下载图像的 PNG 版本，而非依赖 Discord 预览。PNG 可避免 JPEG 的量化陷阱。
- 指定更高质量：若必须使用 JPEG（用于网页投放等），请以 90–100% 的质量导出，以保留更多 DCT 系数并减少可见块边界。
调整工作流以避免二次压缩
- 绕过 Discord 的预览层：在 Discord 中，将链接由
media.discordapp.net替换为cdn.discordapp.com，即可在无预览压缩的情况下访问原始上传。 - 保持单次压缩：只在编辑器中打开你的原始 PNG 一次；如需 JPEG，请直接导出，不要进行额外编辑或重复保存。
利用 AI 驱动的伪影去除
最新研究已提出可选择性去除 JPEG 伪影且保留细节的扩散模型。例如，CODiff 使用压缩感知视觉嵌入器（CaVE）引导一步扩散去噪器，以极低开销实现业界领先的伪影减弱效果。
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集成细节请参阅 Midjourney API。
结论
通过理解 JPEG 伪影在你的 Midjourney 工作流中出现的环节与原因，你可以采取切实可行的步骤来保留模型的全部创造潜力。无论是战略性地使用 PNG、精简导出流程，还是采用前沿的伪影去除工具，都能在避免有损压缩副作用的同时，展现 V7 的非凡保真度。