Midjourney支持中文提示词,但效果不如英文精准,因其训练数据以英文为主,对中文语义和文化背景理解有限,易导致信息损耗。要提升生成效果,应采用“中文思考、英文表达”策略,通过翻译工具将想法转为英文,并进行润色优化,拆解复杂概念,使用关键词堆砌而非长句,结合Midjourney指令如--ar、--v等,并借助大语言模型生成多样化提示词。同时,参考社区优秀作品、建立个人关键词库、逆向分析高质量图像提示词,可系统提升中文用户的创作效率与质量。
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Midjourney确实支持中文提示词,你可以直接输入中文来生成图片。不过,从我个人的使用经验来看,直接使用中文的效果往往不如英文提示词那么精准和理想。它能理解,但理解的深度和细致程度,以及对中文语境的把握,确实还有很大的提升空间。所以,如果你追求高质量和高还原度的图片,通常需要一些技巧来“引导”它。
要更好地利用Midjourney生成图片,尤其是涉及到中文表达时,核心策略是“以中文思考,以英文表达”。这并不是说中文完全无效,而是AI在处理英文时,其训练模型能更准确地捕捉到你想要的细节和概念。
最直接有效的方法就是将你的中文想法,通过高质量的翻译工具(如DeepL、Google Translate等)转换成英文。但请注意,不要仅仅是复制粘贴翻译结果。你需要对翻译后的英文进行审视和润色,确保它精确地表达了你的原意,并且是Midjourney更容易理解的“关键词”和“短语”组合。
比如,你脑海里构思的是“一幅描绘中国古代仙境的山水画,有亭台楼阁,云雾缭绕,仙鹤飞舞”,直接输入中文可能会得到一个泛泛的、缺乏细节的图。但如果你把它拆解并翻译成英文,再进行优化,比如“An ancient Chinese immortal realm landscape painting, featuring traditional pavilions and towers, surrounded by swirling mist and clouds, with cranes gracefully flying, ink wash style, ethereal atmosphere”,效果会截然不同。这是一个将复杂概念“模块化”并用AI更容易理解的语言重新组织的过程。
这确实是我在使用Midjourney时经常遇到的一个“痛点”。为什么同样一个想法,用中文写出来就感觉AI“没听懂”,用英文就“心领神会”了呢?
首先,训练数据是关键。Midjourney这类大型AI模型,其核心训练数据绝大部分是英文语料。这意味着它对英文的词汇、语法、文化背景、以及各种艺术风格的描述有着极其深刻和广泛的理解。当它遇到中文时,需要先进行一个内部的“翻译”或“映射”过程,这个过程本身就可能导致信息损耗或语义偏差。就像我们学习一门外语,即使能听懂,也很难像母语者那样把握住所有细微的语境和言外之意。
其次,中文的语义复杂性。中文的表达方式非常灵活,多义词、成语、诗词意境等,都充满了丰富的文化内涵和语境依赖性。一个词在不同语境下可能有天壤之别的含义。AI在处理这种复杂性时,很容易出现“误解”或“片面理解”。比如,“画龙点睛”这个词,对我们来说是一个成语,但对AI来说,它可能只是字面上的“画一条龙,给它点上眼睛”,而无法捕捉到其背后“点亮核心,使其生动”的深层含义。
再者,词汇映射的精度问题。很多中文特有的概念或文化元素,在英文中可能没有直接、精准的对应词汇。AI在尝试将这些中文概念映射到其已有的英文概念库时,可能会选择一个最接近但不完全准确的词,导致最终生成的图像与你的预期有所偏差。这就像你试图用一种语言去描述另一种语言特有的颜色,总感觉差了那么一点点。
所以,这真的不是Midjourney“不够好”,而是语言和文化背景的差异,导致了AI在理解上的“隔阂”。
既然直接用中文效果不理想,那我们就要想办法“曲线救国”,让Midjourney更好地理解我们的意图。这方面我总结了一些个人经验:
翻译并润色:这是我的首选策略。 把你的中文想法,用DeepL或Google Translate等工具翻译成英文。但关键在于“润色”。翻译出来的英文可能只是字面意思,你需要像一个母语者一样去审视它:
cinematic lighting
photorealistic
concept art
A young woman in elegant Hanfu, playing a traditional guqin amidst a dense bamboo forest, dappled sunlight, serene atmosphere, traditional Chinese painting style, highly detailed, soft focus
拆解复杂概念,化繁为简。 如果你的中文提示词很长,包含多个元素和复杂的场景,尝试将其拆解成多个独立的、更简单的概念,然后分别翻译,再组合成英文提示词。这有助于AI更好地理解每个部分。比如,一个复杂的场景可以分解为:主体、背景、光线、氛围、风格等。
关键词堆砌而非长句。 Midjourney更擅长从关键词和短语中提取信息,而不是理解复杂的句法结构。所以,尽量避免使用长句,多用逗号分隔的关键词和短语来描述画面元素、风格、情绪等。例如,“晚霞,金色,宁静,湖面,倒影”比“傍晚的阳光洒在湖面上,呈现出金色的光芒,一片宁静祥和的景象”效果往往更好。
善用Midjourney的指令。 即使是中文提示词,你也可以在后面加上Midjourney的英文指令,如
--ar 16:9
--v 5.2
--style raw
迭代优化,从小步开始。 每次生成后,仔细观察结果,然后调整你的提示词。这是一个反复试错、不断学习的过程。可以先从简单的关键词开始,逐步增加细节和复杂性。有时候,仅仅是调整一个词的顺序,或者替换一个同义词,就能带来意想不到的效果。
仅仅依靠翻译工具还不够,为了更高效、更精准地实现中文创意,我们还可以借助一些辅助手段,这能让整个创作流程变得更加顺畅和富有启发性。
利用大型语言模型(LLM)进行提示词生成: 这对我来说简直是神器。你可以把你的中文想法或需求,直接告诉ChatGPT、Bard或文心一言这类大模型,让它们帮你生成多个不同风格、不同侧重点的英文Midjourney提示词。这些大模型对语言的理解能力更强,能够更好地捕捉你的意图,并生成更丰富、更符合AI理解习惯的描述。
参考提示词库和社区作品: 浏览PromptBase、Lexica Art等网站,或者Midjourney官方Discord社区中其他用户分享的作品和提示词。虽然它们大多是英文,但你可以从中学习到很多关于画面构图、光影运用、材质描述、风格限定等方面的技巧。即使是英文,也能给你提供构建自己中文思路的灵感。你可以把学到的结构和描述方式,套用到你的中文想法上,再进行翻译和优化。
建立个人专属关键词库: 在你的创作过程中,你会发现一些特定的英文关键词或短语组合能产生你喜欢的效果。将这些有效的关键词,比如某种画风(
concept art
cinematic lighting
volumetric lighting
golden hour
iridescent
matte finish
by Greg Rutkowski
逆向工程(Reverse Engineering)学习法: 当你看到一张非常喜欢的Midjourney生成图片时,如果它的提示词是公开的,尝试去分析它。看看作者是如何用英文描述画面元素的、如何设定风格的、如何运用各种参数的。通过这种“反推”的方式,你可以更直观地理解某些描述词与最终效果之间的关联,并将这种理解应用到你自己的中文构思中,再转化为英文提示词。
这些辅助方法,其实都是在帮助我们更好地“翻译”和“解读”我们中文的创意,使其能够被Midjourney这个以英文为主要“沟通语言”的AI所理解和执行。这是一个持续学习和实践的过程,没有一劳永逸的办法,但每一点进步都会让你的创作体验更上一层楼。
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