用ai进行图像识别

图像识别能力可以应用在以下方面： 1. 自动驾驶：帮助车辆识别道路、交通标志和其他物体。 2. 广告定向投放：根据图像内容精准推送相关广告。 3. 网页搜索结果优化：通过识别图像内容提高搜索结果的准确性。 4. 数字助手：如 Google Now 或 Amazon Alexa 中用于识别图像相关的指令。 5. 安防监控：识别异常行为或人物。 6. 医疗诊断：辅助医生识别医学影像中的病症。 7. 工业检测：检测产品的质量和缺陷。 8. 物流：识别货物的类别和状态。

AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。

图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。

以下是关于 AI 图像识别的相关内容： 判断一张图片是否为 AI 生成的方法： 通过画面风格、物品 bug 等细节进行辨别。但需注意，AI 在不断修正作图 bug，相关方法可能随时失效。 利用专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），通过对大量图片数据的抓取和分析来判断，但可能存在误判，如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图。 关于鉴别 AIGC 的讨论： 培养鉴别 AI 生成图片的技能需要训练大脑模型。 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 另外，人工智能在汽车行业有广泛应用： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 车辆安全系统：如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：用于汽车制造的自动化生产线。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：优化电动汽车电池管理和充电策略。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态并提供实时诊断和支持。

以下是关于图像识别的一些知识： 图像识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从图像中识别和理解对象。 对于图像识别，我们可以通过以下方式来实现： 1. 获得每个数字或对象的一堆示例图像。 2. 为了判断输入的图像是否对应特定数字或对象，可以使用已有的样本进行逐像素比较。但人类在识别图像时，即使图像是手写的、有各种修改和扭曲，仍能准确识别，这表明人类的识别方式更高级。 图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像，以获得比原始图像更全面和丰富的信息。它可以通过不同的技术实现，如像素级融合、特征级融合和决策级融合。图像融合在实际应用中有多种用途，包括提高图像质量、增加图像信息量、遥感图像处理以及计算机视觉和机器人技术中的应用。相关算法有：小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测是在图像或视频中准确地识别和定位特定对象。随着多模态数据的广泛应用，将不同模态的信息进行融合可以进一步提高目标检测的性能和鲁棒性。其大致原理是在图像中找到特定的目标并对其进行定位和识别。 希望这些信息对您编写图像识别代码有所帮助。

目前，图像识别领域中一些能力较强的大模型包括： 1. 百度智能云的AI图像识别技术：这项技术利用深度学习算法模拟人脑的神经元网络，对图像进行预处理、特征提取和分类器识别，广泛应用于安全、医疗、交通等领域 。 2. 北京大学张史梁长聘副教授课题组的多模态大模型Pink和LocLLM：这些模型通过为大语言模型添加图像细粒度指代分析能力，实现了对图像中特定物体和人体的细粒度感知，并在多模态任务、指代感知任务以及人体感知任务上展现出优秀的性能和泛化能力 。 3. 百度AI的通用物体和场景识别：这项服务能够识别超过10万类常见物体和场景，支持获取识别结果对应的百科信息，并且可以使用EasyDL定制训练平台进行定制识别 。 4. Vision Transformer ：由Google Brain团队推出，将传统的CNN替换为Transformer架构，实现了在图像识别任务中的显著性能提升 。 5. Meta开源的DINOv2视觉大模型：这些模型使用自监督的方式进行训练，无需微调就能用于分类、分割、图像检索、深度估计等多种视觉任务 。 这些大模型展示了AI在图像识别领域的强大能力，能够处理各种复杂的视觉任务，并在不同的应用场景中发挥作用。

以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？

以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。

2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

以下是一些常见的 AI 工具类应用： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房”的口味调整功能，使用自然语言处理和数据分析技术，根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说”的纠错功能，运用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影”的剧情分析工具，通过数据分析和自然语言处理技术，为用户提供深度解读，市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统：如“腾讯文档”的分类功能，借助数据分析和机器学习技术，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行”的定制方案功能，利用图像识别和数据分析技术，根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台：“豆果美食 APP”，采用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手：“沪江开心词场”，通过自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统：“爱奇艺”的智能推荐功能，运用数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具：“WPS Office”，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的推荐功能，使用数据分析和机器学习技术，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务：“彩云天气”的分时预报，利用数据分析和机器学习技术，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台：“医渡云”的病历分析系统，通过数据分析和自然语言处理技术，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见”的会议总结功能，运用自然语言处理和机器学习技术，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具：书法临摹软件，借助图像识别和数据分析技术，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。

以下是使用 AI 工具写简历的方法和相关工具推荐： 1. 一些可用于写简历的 AI 工具： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型，能为简历摘要、工作经验和教育等部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，能自动化创建简历的各个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费简历模板，以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 用于写作的通用 AI 工具： 最佳免费选项： 付费选项：带有插件的4.0/ChatGPT 目前，GPT4 是功能最强的人工智能写作工具，可在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 紧随其后，也提供有限免费选项。 这些工具都能帮助您快速、高效地创建出专业的简历，您可以根据自身需要选择最适合的工具。但使用时请注意仔细甄别内容。

以下是关于如何使用 AI 进行中学历史教学的一些方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演特定角色“设身处地”地做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的场景。 2. 让学生的作业是找出 GPT 生成内容中的错误，以加深对历史知识的理解和批判性思维。 3. 在历史课中，对于制作展示宏观经济学原理理解的信息图表等任务，可以使用 AI 生成的图像。 4. 对于一些需要快速制作以展示学习成果的视频，如科学课中的学习展示，可利用 AI 生成的跳切来节省时间。 同时需要注意，AI 生成的历史模拟内容并非完全准确，可能存在错误和幻觉，但有时幻觉也可能成为一种特点而非缺陷。在使用 AI 辅助教学时，要引导学生正确对待和利用 AI 生成的内容，培养他们的批判性思维和对历史知识的深入理解。

以下是一些使用 AI 进行中学历史教学的方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演特定角色“设身处地”地做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的情境。 2. 让学生的作业是找出 GPT 生成内容中的错误，以加深对历史知识的理解和批判性思维。 3. 在历史课中，对于制作展示宏观经济学原理理解的信息图表等任务，可接受 AI 生成的图像。 4. 对于不同的历史情境模拟，可参考详细的提示链接，并根据 Claude 或 ChatGPT 进行定制。 需要注意的是，这些模拟并非完全准确，可能存在错误和幻觉，但有时幻觉也可能成为一种特点而非缺陷。同时，在教学中要引导学生正确看待和利用 AI ，培养他们的批判性思维和对知识的深入理解。

以下是一些使用 AI 进行中学历史教学的方法和案例： 1. 利用 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演角色“设身处地”做决策，例如模拟明朝灭亡时期在南京的情境。学生的作业可以是找出 GPT 生成内容中的错误。 2. 在历史课中，学生可以使用 AI 生成图像制作信息图表来展示对宏观经济学原理的理解。 3. 借助 AI 驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。例如像 PeopleAI 和 Historical Figures 这样的应用通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 4. 学生在作业中利用像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的 AI 助手来克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 也可协助创建演示文稿。

以下是一些免费的可以进行 Excel 数据处理的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户可通过聊天形式告知需求，让 Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

训练模型进行标题改写可以参考以下方法： Sora 模型： 对于视频标题改写，首先训练一个能够为视频生成详细描述的视频标题生成器。可利用 CoCa 架构进行视频标题生成，如 VideoCoCa，通过取视频的多个帧并将每个帧输入到图像编码器，产生的帧令牌嵌入被展平并连接成一个长序列的视频表示，再由生成性池化器和对比性池化器处理，与对比损失和标题生成损失一起联合训练。构建视频标题生成器的其他替代方法包括 mPLUG2、GIT、FrozenBiLM 等。为确保用户提示与训练数据中的描述性标题格式一致，执行额外的提示扩展步骤，用 GPT4V 将用户输入扩展为详细的描述性提示。 对于语言指令跟随，通过开发一个能够生成长而详细标题的字幕器，然后用这些标题来训练模型。但收集用于训练此类字幕器的数据的过程未知，且可能需要大量劳动。 DALL·E 3 模型：通过用详细、描述性的标题重新标注现有图像来解决指令遵循问题。首先训练一个图像标题生成器，这是一个视觉语言模型，用于生成精确和描述性的图像标题。然后，使用标题生成器生成的描述性图像标题来微调文本到图像模型。具体来说，DALL·E 3 遵循对比标题生成器（CoCa）的方法，联合训练一个图像标题生成器，该生成器具有 CLIP 架构和一个语言模型目标。进一步在详细描述图像的主要对象、周围环境、背景、文本、风格和颜色方面进行微调后，图像标题生成器能够为图像生成详细的描述性标题。文本到图像模型的训练数据集是由图像标题生成器生成的重新标注数据集和真实人类编写的数据混合而成，通过上采样来解决实际用户提示与训练数据中的描述性图像描述之间的不匹配问题。 关于 Midjourney 的训练 prompt： 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 pretrained autoencoders. Training a diffusion model on such a representation makes it possible to achieve an optimal point between complexity reduction and detail preservation,significantly improving visual fidelity.Introducing a cross attention layer to the model architecture turns the diffusion model into a powerful and flexible generator for generally conditioned inputs such as text and bounding boxes,enabling highresolution convolutionbased synthesis. Midjourney 会例行发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新的模型是默认的，但可以使用 version 或 v 参数或通过 /settings 命令选择其他模型版本。不同的模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用此模型，可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或使用 /settings 命令并选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言提示，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。其新特点包括更广泛的风格范围、对提示更敏感、更高的图像质量、更详细的图像、细节更可能正确以及更少不需要的文本。