【Ai绘画，sd好还是mj好？】
首先Midjourney，作为一个非开源的商业应用，训练投喂的数据统一，用户能用到的版本一致，带来的好处就是稳定。用户A能实现的操作，把方法教给用户B，用户B大概率也能实现。这一点对于生产力来说尤为重要，尤其是规模化生产，能大大提高效率。而且往往少量的prompt，就能输出下限很高的图片。例如：上世纪50年代上海的富家太太们，黑白老照片就俩提示词，输出效果图中包含惊人的细节，这在Stable di
首先Midjourney，作为一个非开源的商业应用，训练投喂的数据统一，用户能用到的版本一致，带来的好处就是稳定。用户A能实现的操作，把方法教给用户B，用户B大概率也能实现。这一点对于生产力来说尤为重要，尤其是规模化生产，能大大提高效率。而且往往少量的prompt，就能输出下限很高的图片。例如：上世纪50年代上海的富家太太们，黑白老照片
就俩提示词，输出效果图中包含惊人的细节，这在Stable diffusion里是不可能的。
Midjourney的高下限，使得它在创意启发上具备很强的优势。同时Midjourney最新的V6[ALPHA]版本，又有了重磅更新：第一，语义理解能力进一步加强，prompt已经可以使用自然语言的长句子，而不再是关键词短语和词汇，并且可以通过上下左右描绘位置了。这意味着Midjourney会逐渐远离Stable diffusion，而靠近ChatGPT。三个不同的女人安静地坐在沙滩上。坐在中间的女人是中国人，有着黑色长发身穿红色T恤。坐在左边的女人是日本人，身穿白色和服。坐在右边的女人是印度人，穿着印度传统服饰。
桌子上并排摆放了三个物品，左边是一本书，中间是一只鞋，右边是一个水杯。
虽然细节上依旧会存在相互串的问题，但相比纯关键词，可控度大大增强了，同时符合自然语言描述习惯的输入也使得效率提升。第二，已经可以实现比较稳定文字（英文）输出，直出可用度显著增加了。已经有很多大佬把字母/单词做在了物体表面，我手艺一般就举个牌儿好了：
另外今天在朋友圈大佬处偷到了一个贺卡的玩法，稳定性很高：
举牌就……
但相比于Stable diffusion，已经属于有文字概念了。另外MJ还有一个我很喜欢的功能是融图，也就是/blend。这个功能可以又简单又快速得把A图的人物风格和B图的环境合而为一。例如下面两张图：
Blend后得到融合了第一张图的环境+第二张图的人物服装和动作的新图：
不需要写任何一个提示词，单纯的上传两张图就可以。再比如两张人物图：
Blend后得到了图1服装+图2人物的融合：
但尽管Midjourney已经可以通过自然语言进行一定程度的构图，但以它目前的准确率和细致程度，抽卡的成分仍然不可避免地有些高了。（当然生成式AI产出内容的本质就是抽卡，这里只是说程度。）这个时候Stable diffusion的优势就体现出来了。Stable diffusion在可微调的局部重绘和ControlNet这两大法宝的加持下，对画面的掌控力要比Midjourney高多了。ControlNet是Stable diffusion在现阶段对比其他AI绘画的杀手锏之一，很多人觉得它复杂，而且这一关确实也拦住了不少人，但其实大多只是未得其法。
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