Midjourney 相关内容如下：
通过Midjourney创作出色的动漫时，最简单的方法之一是在您的提示中包含动漫艺术家、漫画艺术家或漫画家的名字。这是有史以来一些最伟大的艺术家的名单宫崎骏，吉卜力工作室联合创始人织田荣一郎海贼王美少女战士竹内直子灌篮高手井上武彦平井恒，高达松本纪夫，猎人x猎人藤本浩，哆啦A梦新世纪福音战士勇吉成樱桃子、樱桃小丸子让我们看看霓虹V4和霓虹V5是如何与这些艺术家合作的。提示：一个穿着传统日本服装的女孩，旁边有白狼，站在一个神奇的托里神社前，artgerm，吉卜力工作室— ar 3:2 — niji 5用Midjourney Niji v5创建的魔法torri神社前带着白狼的女孩提示：一个穿着传统日本服装的女孩，旁边有白狼，站在一个神奇的托里神社前，artgerm，吉卜力工作室— ar 3:2 — niji 4用Midjourney Niji v4创建的魔法托里神社前有白狼的女孩用niji v4和niji v5创建的魔法托里神社前有白狼的女孩正如你所看到的，Niji Version 5在细节和艺术风格上肯定做得更好。让我们再创建一些。提示：树林里的一群动物，宫崎骏— ar 3:2 — niji 5森林中的一群动物，使用Midjourney Niji v5创建提示：一群快乐的学生在树林里冒险，美丽的阳光，Eiichiro Oda — ar 3:2 — niji 5一群学生在树林里冒险，用Midjourney Niji v5创建提示：未来空间站，一群穿着机器人套装的人正在处理数据，Hisashi Hirai — ar 3:2 — niji 5使用Midjourney Niji v5创建的未来空间站
一旦Midjourney Bot被你加入服务器，你可以使用/imagine命令与它进行交互。[heading3]Notes[content]在任何服务器中使用Midjourney Bot，用户必须有一个有效的Midjourney试用或订阅。一个新用户如果第一次使用/ imagine,MJ将为该用户自动开始试用资格。[heading2]添加步骤[content]选择用户列表中的Midjourney Bot，然后单击Add to Server:选择要添加Midjourney Bot的服务器，然后按照discord的说明操作即可。如果您没有看到所需服务器的列表，请按照以下说明创建管理员角色。
[title]🎯训练Midjourney的prompt（可举一反三）流程：可以复制每一步，按照下面步骤跟gpt聊下去原理：把mj的官网的说明书喂给gpt，让它根据说明一步步的了解机制和结构，给出适合的提示词。tips：如果mj的官网说明更新了，大家可以自主替换也可以用这个方法去学习一些其他技能1——————————————————————————————————————我将使用一个Diffusion Model模型去生成一张图片或照片。现在我提供给你关于这个模型的资料，回答是否可以吗？2——————————————————————————————————————这是Midjourney的工作原理介绍:Midjourney is an Al image generation tool that takes inputs through text prompts and parameters and uses a Machine Learning(ML)algorithm trained on a large amount of image data to produce unique images.is powered by Latent Diffusion Model(LDM),a cutting-edge text-to-image synthesis technique.Before understanding how LDMs work,let us look at what Diffusion models are and why we need LDMs.Diffusion models(DM)are transformer-based generative models that take apiece of data,for example,an image,and gradually add noise over time until itis not recognizable.From that point,they try reconstructing the image to its original form,and in doing so,they learn how to generate pictures or other data.The issue with DMs is that the powerful ones often consume hundreds of GPU days,and inference is quite expensive due to sequential evaluations.To enable DM training on limited computational resources without compromising their quality as well as flexibility,DMs are applied in the latent space of powerful pre-trained autoencoders.