以下是 Midjourney 全部指令和参数的完整表格（截至最新版本），涵盖基础指令、参数、高级功能及设置选项： Midjourney 完整指令表 指令/参数 类型 说明 示例/用法 基础指令 /imagine 指令 输入提示词生成图像（核心功能） /imagine a mystical forest with glowing mushrooms --v 6 --ar 16:9 /settings 指令 调整默认参数（模型版本、质量、风格等） 选择 MJ Version 6 或 Niji V6（动漫风格） /describe 指令 上传图片生成4组可能的提示词 上传风景图，Midjourney 返回提示词如 “a serene lake at sunset” /info 指令 查看账户信息（剩余生成次数、订阅状态等） 输入后显示剩余Fast时间、订阅计划等 /help 指令 调出官方帮助指南 输入后返回基础教程链接 图像操作指令 /blend 指令 混合2-5张图片生成新图（需上传图片） 上传2张风格不同的插画，生成融合效果 /show 指令 通过任务ID重新显示生成结果（需输入任务ID） /show 1234567890 /fast 指令 切换至快速生成模式（消耗订阅时间） 免费用户默认不可用 /relax 指令 切换至慢速生成模式（不消耗时间，但排队慢） 订阅用户专用 提示词工具 /shorten 指令 优化提示词，删除冗余内容并分析关键词权重 /shorten a portrait of a cyberpunk samurai with neon armor, ultra-detailed /prefer option set 指令 创建自定义参数选项（需高级订阅） /prefer option set my_style --v 6 --stylize 1000 /prefer suffix 指令 为所有提示词添加固定后缀 /prefer suffix --ar 3:2 --chaos 20 /prefer auto_dm 指令 将生成结果私信发送（避免刷屏） 输入后所有结果通过私信发送 参数列表 --v <1-6> 参数 指定模型版本（默认最新版） --v 5.

外挂VAE模型 在 Stable Diffusion 中，VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器）是一个关键组件，主要用于图像的 编码（压缩） 和 解码（重建）。它在生成高质量图像的过程中扮演着重要角色。 VAE 的作用 图像编码（压缩） 在 Stable Diffusion 的 训练阶段，VAE 负责将 原始图像（如 512×512 像素） 压缩成一个 低维潜在表示（latent space，如 64×64×4 的张量）。 这个潜在表示比原始图像小很多，使得后续的扩散模型（Diffusion Model）计算更高效。 图像解码（重建） 在 生成图像阶段，扩散模型先在潜在空间（latent space）生成数据，然后 VAE 解码器 负责将潜在表示 转换回像素空间（如 512×512 图像）。 如果 VAE 解码器质量高，生成的图像会更清晰、细节更丰富。 为什么 VAE 重要？ 影响图像质量：VAE 的解码能力直接影响最终生成图像的清晰度和细节。如果 VAE 较弱，图像可能会出现模糊、伪影等问题。 可替换性：Stable Diffusion 允许用户 更换 VAE 模型（如 vae-ft-mse-840000），以改善生成效果。 与扩散模型协同工作：扩散模型主要在 潜在空间 操作，VAE 负责 图像空间 和 潜在空间 之间的转换。 VAE 在 Stable Diffusion 工作流程中的位置 输入图像（训练阶段） → VAE 编码器 → 潜在表示 → 扩散模型学习去噪。 生成图像（推理阶段） → 扩散模型生成潜在噪声 → VAE 解码器 → 最终图像。 如何更换 VAE？ 在 Stable Diffusion WebUI 或代码中，可以加载不同的 VAE 模型，例如：