15 分钟掌握 Midjourney V7 个性化与草稿模式

V7 中有两项功能能将业余尝试与生产级工作流区分开来：个性化（Personalization） 和 草稿（Draft） 模式。两者都不需要复杂的提示词技巧——只需在设置中专注投入十分钟。

个性化：为何你的网格图看起来“平淡”

V7 默认情况下未激活个性化功能，直到你在设置 → 个性化中对图像对进行排名。在此之前，模型会回退到默认状态，与完成入门设置的创作者相比，你的输出可能看起来比较通用。

目标： 约 40–200 次快速 A/B 选择（通常耗时 5–20 分钟）。选择符合你口味的图像，而非社交媒体诱饵。激活后，添加 --p 或在 Web 界面启用个性化，以便每次生成都继承该偏好。

用例：偏向柔和色调的品牌调色板、讨厌过度锐化的编辑摄影师、希望线条权重一致的插画师。

草稿模式：探索 20 次，定稿 1 次

草稿模式（⚡ 或 --draft）以较低的 GPU 成本更快地渲染。画面看起来更柔和；这是故意的。工作流：

编写一句清晰的描述，如果是摄影风格则添加 --ar 和 --raw。
使用草稿模式生成，直到构图和光线满意为止。
不带草稿模式重新运行获胜方案，以获得交付分辨率。

试图以全质量打磨每一次生成，是团队在午餐前就烧光订阅额度的原因。

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15 分钟设置模块

分钟模块	操作
0–5	完成个性化配对
5–8	草稿会话：一个主体，三个纵横比（`--ar 1:1`, `16:9`, `9:16`）
8–12	挑选最佳构图；记录哪些词汇影响了结果
12–15	全质量渲染 + 将提示词片段保存到你的库中

结合参考图

一旦开启个性化，添加 --sref 用于活动外观，添加 --oref 用于固定角色。个性化是基础层；参考图是每张 shots 的覆盖设置。

不要抱有不切实际的期望

个性化不是在你的私有数据集上进行训练——它只是微调口味。草稿模式不是最终交付物。用于印刷或主横幅时，导出前务必退出草稿模式。

前提条件与设置

要执行此工作流，你需要一个激活的 Midjourney 订阅，并链接到 Discord 或 Alpha Web 界面。确保在设置菜单中将默认模型版本设置为 V7，因为早期版本不支持此处使用的特定个性化代码。个性化数据可从 V6 继承，但在 V7 中刷新偏好设置会产生更精准的风格遵循度。

你还需要准备好文本编辑器或笔记应用来存储提示词片段。由于草稿模式生成低分辨率预览，不要仅依赖 Discord 网格进行组织。保存产生成功构图的确切文本字符串，以便在最终高分辨率 upscale 时召回它们，而无需重新输入并承担画面偏差风险。

扩展提示词工作流

初始化个性化： 导航到设置 → 个性化并排名至少 50 对图像。完成后，在提示词后追加 --p 250，根据你希望模型偏向排名选择的程度，在 100–1000 之间调整强度值。
起草构图： 输入命令，例如：/imagine prompt: [subject] --draft --ar 16:9 --style raw。例如：cinematic shot of a vintage diner at night --draft --ar 16:9 --style raw。生成四个变体以测试光线角度，而不消耗完整的 GPU 分钟数。
优化参数： 识别最强的网格图像。使用信封反应复制其种子编号，并添加 --seed [number] --no blur 以锁定构图。在此阶段移除 --draft 标志以准备最终渲染。
最终渲染： 提交优化后的提示词，并启用 --upbeta 或标准 upscale。如果使用参考图，现在层叠它们：--sref [url] --p 250。这确保个性化口味配置文件与特定风格参考融合而不是冲突。

常见错误

错误： 将 --draft 用于最终客户交付物。 修复： 在最后一次 upscale 前务必移除草稿标志；草稿图像缺乏印刷或高 DPI 屏幕所需的像素密度。
错误： 过度加载个性化强度。 修复： 如果输出看起来太相似无论提示词如何变化，将 --p 值从 500 降低到 100 以允许更多提示词遵循度。
错误： 迭代期间忽略种子一致性。 修复： 调整颜色或光线时，保持种子恒定以隔离变量变化，而不是重新生成完全不同的几何结构。

在 MidassAI 中尝试

直接在 MidassAI Studio 中复制此 V7 工作流，以管理你的提示词库和版本控制。Studio 界面允许你保存个性化参数预设并切换草稿模式，而无需手动输入斜杠命令。在此开始你的会话以跟踪 GPU 使用情况并组织最终渲染与草稿探索：https://www.midassai.com/studio/mjpro/