后缀参数详解（--chaos / --stop / --seed）

上一期我们对后缀参数（--ar / --v / --niji）做了详细的讲解，如有需要的小伙伴可点击下面链接前往上期内容查看：

--chaos：

 Midjourney 人工智能艺术创作从入门到精通·基础篇4：后缀参数详解（--ar / --v / --niji）

Chaos（混乱），该后缀参数用于影响初始四宫格出图的多样性。该参数的数值越高，生成图像的构图和风格就会更加多样化。可以使用 “--chaos 或 --c（简写）” 来表示，其取值范围在 0～100 之间，而默认值为：--chaos 0（即，不写该后缀参数默认就为 0）。在实际使用时，适当地调整 “--chaos” 参数值可以用于获得不同的创意效果和灵感

文字提示词（Text Prompt）：

An city in the near future powered by futuristic Aurora energy, light solarpunk aesthetic, video game map vibe 

后缀参数（Parameters）：

--v 4 --chaos x

注：我用同样一段提示词只改变了后面末尾 Chaos 中的数值，效果如下

--chaos 0

当 Chaos 值设置为 0 时，可以看到初始的这四张出图，整体效果都还蛮中规中矩

--chaos 25

当 Chaos 值设置为 25 时，可见四张图的差异性加大，尤其第四张与其它三张比起来甚至有些 “格格不入”

--chaos 50

当 Chaos 值设置为 50 时，可以看到四张图的差异性已经很大了，甚至令我难以琢磨它出图效果和逻辑

--chaos 75 

当 Chaos 值设置为 75 时，你可以感觉到 Midjourney 已经在天马行空的创作了

--chaos 100

当 Chaos 值设置为 100 时，是不是感觉很惊艳呢？讲真，我特别喜欢第二张生成的图像。可以发现，如果你把 Midjourney 看作一款 “游戏”，通过调整这些参数值，往往会给你带来意想不到的惊喜和类似开盲盒的体验感。另一方面，这也说明了该后缀参数对于控制生成图像的精度是至关重要的

--stop：

Stop（停止），该后缀参数可以让图像在渲染过程中途中止，直接生成图像。如果没有设置任何 Stop 参数，将会默认生成 100 步的详细图像。而如果提前设定 Stop 参数，则生成步数越少，停止渲染的时间就越早，当然生成的图像也会越模糊

注：这个后缀参数主要为了快速验证提示词效果时而使用，当然个别情况下也会用作降低其锐度起到“磨皮”的效果

--stop 20~100

阶度渲染展示效果如下图，不过这里需要额外强调一点的是：在 Upscaling 时不起作用，也就是说不能在放大图像的过程中停止工作。但不同渲染步数的图像，在经过升档后得到效果各有特色

--seed：

Seed（种子），在使用 Midjourney 生成图像时，你可能会注意到最开始的图像有一个模糊的噪点，这个噪点即是种子。Midjourney 利用种子来创建一个视觉噪音场，作为生成初始四宫格图像的起点。每个图像的种子值是随机生成的，但可以使用 "--seed" 参数来指定。对于 v4 \ v5 \ niji 模型，相同的 Seed 值和完全一样的提示词（包括空格、标点符号等）将产生完全一致的四宫格初始图像，因此我们可以利用这一点来生成连贯、一致的人物形象或场景。值得注意的是，因目前技术性限制这里所谓的 “一致” 还并非能做到 100% 不过我相信很快 Midjourney 就可以解决这个问题

注：这里需要注意的一点是，升档后的单张图片 Seed 值是没有意义的，需要取初始四宫格图像的才有意义

如何获得 Seed 值？

首先找到初始四宫格图像，鼠标悬浮后会出现右侧的（这组图标），1.选择 “添加反应” — 2.在输入框内输入英文单词 “envelope” — 3.选择 “第一个信封图标”

此时 Midjourney Bot 会给你发送一条私信，他会告诉你这张图的 Seed 值是多少，点击后可以进行查看，如下图

注：如果我们不去增加 “--seed” 这个后缀参数值，那么在图像生成时系统将会默认为我们下发一个随机的数值，以此增加出图时的多样性。因此，这也是为什么我们即便使用同样的一段提示词也会产生不同图像的结果

既然说到这里了，就顺嘴提下如何对生成的图像进行删除，如下图：1.选择 “添加反应” — 2.在输入框内输入英文单词 “x” — 3.选择 “第一个叉子图标”即可

本节扩展：

看到这里，你可能会想知道，如果使用相同的提示词（包括标点符号和空格），这个可能性空间到底有多大呢？或者说我们总共有多少个 Seed 值呢？答案：是 2 的 32 次方=4294967296

我们继续推衍，正因为我们人类语言的表达可能性空间是无穷多的，因此 4294967296 x ∞ 我们的最终生成图像结果也将是无穷的。换句话说，正是因为人类语言的表达具有无限的可能性，才赋予了 Midjourney 出图的无限可能性

但可能有人又要问了，如果同样的提示词（包括标点符号和空格）+ 同样的 Seed 值可以生成同样的初始四宫格图像 ～ 那么如果用近似的提示词 + 同样的 Seed 值是否会生成近似的图像呢？答案：是肯定的，但在此也要着重敲黑板强调下，实际上这个 “近似” 条件是非常苛刻的。当前的算法仍然与准确理解人类意图还存在着一定的差距。从另一个角度来看，即使人类之间的交流也是存在误解和偏差的，对吗？讲了这么多，我们一起用实验说明下，这组例子我就用了同样一组 Seed 值

提示词中标红的部分是我们改变的部分，而其余部分则是保持不变的部分。我们可以看到这两张图之间就保持了较好的连贯性

图一文字提示词（Text Prompt）：

A young lady in a romantic ball gown, featuring a sweetheart neckline and delicate lace detailing on the bodice, happy and smile, Her hair is styled in a soft, loose updo, and she wears simple pearl earrings, romantic lighting, soft, dreamy look, detailed lace, portrait, face, extreme close up

图二文字提示词（Text Prompt）：

A young lady in a romantic ball gown, featuring a sweetheart neckline and delicate lace detailing on the bodice, disappointed, Her hair is styled in a soft, loose updo, and she wears simple pearl earrings, romantic lighting, soft, dreamy look, detailed lace, portrait, face, extreme close up

结论：算法的理解方式与人类并不相同，如果句式结构改变过大可能会造成算法理解的困扰，因此我们需要固定句式结构并给需要调控的部分赋一个初值，来尽可能降低生成图像时的抖动性，这其实也是大家一直所强调的提示词工程问题。许多人都知道优化提示词的重要性，也有人知道 Seed 值的作用，但如何更好地结合二者来调控出最佳效果就不一定知道了。因此，希望本期内容能给你更多启示

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▲ 好了，以上这些就是本节的全部内容了 ～ 如果，你也对 AI 绘画感兴趣，不妨记得关注我！我们下期见！！

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