midjourney v6新增的--style raw和--stylize参数显著提升了图像风格控制能力。1. --style raw用于减少默认美化效果，使图像更贴近原始提示，呈现真实朴素的效果，适用于纪实摄影等场景；2. --stylize控制风格强度，数值范围0-1000，数值越高风格化越强，适合打造视觉冲击力强的作品；3. 两者可协同使用，在保留真实感的基础上添加特定艺术风格；4. 实际应用中需注意提升prompt质量、多做实验优化组合、不过度依赖参数；5. 案例分析显示不同组合能实现从自然写实到高度风格化的多样化效果，为未来个性化创作提供更多可能。

Midjourney V6 带来了两个令人兴奋的新参数：--style raw 和 --stylize。它们允许你更精细地控制图像的风格和美学，从极简到高度风格化，尽在掌握。

--style raw 旨在减少 Midjourney 默认的“美化”效果，让图像更接近原始提示，更直接、更少装饰。而 --stylize 则控制 Midjourney 的默认风格强度，数值越高，风格化效果越明显。

如何理解 Style Raw？

--style raw 可以理解为一种“去风格化”选项。Midjourney 默认会给图像添加一些艺术化的处理，比如色彩增强、纹理优化等。但有时，你可能需要更真实、更朴素的效果，这时 --style raw 就派上用场了。

举个例子，如果你想生成一张纪实摄影风格的照片，使用 --style raw 可以避免 Midjourney 过度美化场景，保留更多细节和真实感。想象一下，一张未经修饰的街头照片，粗粝的质感，真实的光影，这正是 --style raw 所追求的效果。

Stylize 参数的最佳实践

--stylize 参数的范围是 0 到 1000，数值越高，Midjourney 的风格化效果越强。但需要注意的是，过高的数值可能会导致图像与提示的关联性降低。

一般来说，建议从较低的数值开始尝试，比如 50 或 100，然后逐步增加，直到找到最适合你需求的风格强度。如果你希望图像尽可能忠实于提示，可以尝试将 --stylize 设置为 0。

想象一下，你正在设计一款科幻游戏的场景。较低的 --stylize 值可以让你更好地控制场景的细节，而较高的值则可以赋予场景更强烈的视觉冲击力，比如更夸张的光影效果，更抽象的纹理。

Style Raw 和 Stylize 如何协同工作？

这两个参数可以结合使用，创造出更丰富的效果。比如，你可以使用 --style raw 降低 Midjourney 的默认风格化效果，然后使用 --stylize 添加你想要的特定风格。

这种组合可以让你在保持图像真实性的同时，又能赋予其独特的艺术风格。比如，你可以用 --style raw 生成一张真实的人物肖像，然后用 --stylize 添加印象派的绘画风格，创造出既真实又富有艺术感的作品。

案例分析：不同参数组合的效果对比

为了更直观地展示这两个参数的效果，我们来看几个案例：

案例一：风景摄影

• Prompt: a landscape photo of mountains at sunset
• Default: 图像色彩鲜艳，细节丰富，整体风格偏唯美。
• --style raw: 图像色彩更自然，细节更真实，整体风格更朴素。
• --stylize 500: 图像色彩更夸张，光影效果更强烈，整体风格更具艺术感。
• --style raw --stylize 500: 图像在保持真实感的同时，又具有强烈的艺术风格。

案例二：人物肖像

• Prompt: a portrait of a woman
• Default: 图像皮肤光滑，五官精致，整体风格偏商业化。
• --style raw: 图像皮肤纹理更真实，五官更自然，整体风格更纪实。
• --stylize 200: 图像具有一定的风格化效果，比如更柔和的光影，更梦幻的色彩。
• --style raw --stylize 200: 图像在保持真实感的同时，又具有一定的艺术美感。

实际应用中的注意事项

在使用这两个参数时，需要注意以下几点：

1. Prompt 的质量至关重要。 即使使用了 --style raw 和 --stylize，如果 prompt 写得不好，也难以生成高质量的图像。
2. 多做实验，找到最适合你的参数组合。 不同的 prompt 和风格需求，可能需要不同的参数组合才能达到最佳效果。
3. 不要过度依赖参数。 --style raw 和 --stylize 只是辅助工具，最终的图像效果还是取决于你的创意和审美。

Style Raw 和 Stylize 的未来展望

--style raw 和 --stylize 的出现，标志着 Midjourney 在控制图像风格方面迈出了重要一步。未来，我们可以期待更多类似的功能，让用户能够更精细地调整图像的各种参数，创造出更个性化、更符合需求的视觉作品。