【AI绘画】Midjourney进阶:色调详解(上)

【AI绘画】Midjourney进阶:色调详解(上)

在这里插入图片描述

博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳]本文专栏: AI绘画 | Midjourney


文章目录


在这里插入图片描述

💯前言

【AI绘画】Midjourney进阶:色相详解     https://blog.ZEEKLOG.net/2201_75539691?type=blog

上一篇文章中,我们详细探讨了色相的基本概念运用。而色相作为色彩的基础,虽然能帮助我们区分颜色的种类,但它并不能完全满足实际创作中的需求。尤其在 AI绘画中,颜色的呈现往往需要更加精细的调控,颜色的表达也需要超越单纯的“色相”维度。例如,当我们谈到蓝色时,仅仅知道它是蓝色并不足够。在不同的创作场景中,蓝色可以呈现为淡蓝深蓝、灰蓝或纯蓝等多种形式,而每一种形式都能传递不同的氛围视觉感受
对这些变化的理解与运用,其实是对色调的掌握色调可以看作是颜色的性格特征,它为画面提供了更多的表达可能性。色调通常分为六种:白色调、淡色调、明色调、纯色调、灰色调和暗色调。即便没有设计经验,只要掌握基本的色调知识,也能有效提升色彩的控制力
Midjourney官方使用手册

在这里插入图片描述

💯Midjourney中的色彩控制

Midjourney 中,色彩控制是设计过程中的一个重要环节。无论是为了增强视觉冲击力还是准确传达设计理念,合理的色彩选择都能为设计增添情感深度,帮助我们更好地传递信息,影响观众的情绪反应。

illustration, dark-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9 
在这里插入图片描述

为什么要控制色彩?

控制色彩的本质是为了更精准地影响情感,准确传达我们想要表达的信息色彩设计不仅仅是选择一种视觉上的搭配,更是影响人们心理感受的关键因素。

illustration, bright-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9 
在这里插入图片描述

在设计中,色彩常常被称作无声的催眠。合理的色彩搭配可以让设计语言更加有力地表达,增强其对受众的吸引力

illustration, white-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9 
在这里插入图片描述

如果在设计中没有选对合适的配色,那么可能不仅无法准确地传达设计目的,甚至可能与原意背道而驰,让整体设计的美感和意义大打折扣。

illustration, light-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9 
在这里插入图片描述

为什么要在Midjourney中控制色彩?

    • 它的缺点在于,可能会掩盖设计中的不足之处
    • 一旦出现配色问题,自动配色也无法提供有效的提示,从而使设计者难以发现问题所在。

Midjourney 中,系统通常会根据主题自动进行配色,尤其是在一些灵感探索类的设计中,自动配色常常可以带来不错的结果
这种自动配色的优点是,可以帮助设计者节省配色上的精力,减少因为色彩搭配不当而带来的问题。然而,这种自动化的配色也有一定的不足:

illustration, grey-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9 
在这里插入图片描述

    • 有时是客户对某种颜色有明确的要求
    • 或者在概念和创意阶段已经确定了特定的颜色方案
    • 亦或是设计中的某些元素必须使用特定颜色

实际的设计场景中,我们往往会有更具体的配色需求。例如:在这些情况下,设计师需要精确地控制色彩,而不是完全依赖自动配色来完成整个设计。

illustration, pure tone blue, 8k, ultra details --ar 16:9 
在这里插入图片描述

通过 Midjourney 中的配色控制,我们能够把握设计中每一个元素的色彩,使其与整体的设计理念相一致,达到理想的设计效果
总的来说,在 Midjourney 中控制色彩,既可以在灵活运用系统自动配色的优点中得以解放,又可以在特定的需求下实现更加专业精细的控制。这样的配色方法可以帮助我们实现更加优秀的设计成果

A vibrant and inviting yellow theme sales banner, featuring bold discount text, yellow shopping bags, coins, and playful graphics, dynamic and friendly, promotional style, high visibility --ar 16:9 --q 2 
在这里插入图片描述

💯色调

色调是色彩的重要组成部分,它决定了画面的整体氛围和情感表达的深度。通过调节颜色的明暗纯度混合程度,不同的色调能够传递截然不同的视觉感受和情绪,例如纯净的白色调柔和的淡色调或厚重的暗色调。了解并灵活运用色调,可以让创作者在视觉设计中更精准地实现目标表达,赋予作品更多的层次感感染力

在这里插入图片描述

白色调


提示词:white-toned <color>

在这里插入图片描述

优点:


文艺感
白色调通常给人一种艺术感品味的印象,适合用于需要传达文艺气息的创作。

A white-toned pastel beige scene with elegant details, showcasing a refined and sophisticated atmosphere, inspired by minimalism and aesthetic appeal, soft textures, natural lighting, highly detailed --ar 16:9 --q 2 
在这里插入图片描述

素雅和简洁
白色调在视觉上非常纯净,能有效地表达简约的氛围,使画面显得不复杂干净整洁

A white-toned soft gray composition, pure and clean design, featuring simplicity and harmony, uncluttered layout, smooth gradients, bright and soft focus --ar 3:2 --q 2 
在这里插入图片描述

干净无暇
这种调性有助于突出画面中的清晰度和纯洁感,适用于想要呈现纯净和无瑕的设计风格。

A white-toned icy blue design, crystal-clear details, smooth and spotless textures, ethereal and serene mood, ultra-high clarity and focus, modern aesthetic --ar 2:3 --q 2 
在这里插入图片描述

缺点:


无趣
过度使用白色调容易让画面缺乏变化,显得比较平淡和无趣

A white-toned plain white scene with minimal details, flat textures, lack of depth, overly simplified composition, dull and lifeless atmosphere --ar 16:9 --q 2 
在这里插入图片描述

单调
单一的白色调容易让人视觉疲劳,尤其在丰富的创作场景中,可能显得乏味

A white-toned pale gray environment, repetitive patterns, low contrast, uninspired composition, visually monotonous, lacking vibrancy --ar 3:2 --q 2 
在这里插入图片描述

缺乏个性
由于过度追求干净和纯洁,可能会牺牲色彩的多样性和画面的表现力,导致作品缺乏个性化表达

A white-toned off-white palette, overly uniform design, absence of vibrant elements, lack of colorful diversity, minimal individuality or unique expression --ar 2:3 --q 2 
在这里插入图片描述

淡色调


提示词:light-toned <color>

在这里插入图片描述

优点:


轻快感
淡色调通常传递轻盈清新的感觉,能够使画面看起来不那么沉重,适合营造愉悦舒适的氛围。

A light-toned pastel yellow composition, airy and refreshing, conveying a sense of lightness and cheerfulness, soft textures, bright ambiance, and a soothing atmosphere --ar 16:9 --q 2 
在这里插入图片描述

高档与清爽
淡色调给人一种高端但不过度张扬的感觉,同时还显得清新可人,适用于时尚现代化风格的设计。

A light-toned soft mint green design, modern and elegant, combining a refined and approachable style, clean lines, gentle contrasts, and a serene, refreshing mood --ar 3:2 --q 2 
在这里插入图片描述

天真与女性化
这种调性能够很好地表现天真、柔和的特质,特别适合用于呈现女性化的主题或者想要表达温柔的情感

A light-toned blush pink theme, gentle and tender, capturing a sense of innocence and femininity, soft lighting, delicate textures, and a warm, emotional expression --ar 2:3 --q 2 
在这里插入图片描述

缺点:


单薄
淡色调虽然清新,但可能会显得力量不足,尤其在需要传达强烈情绪或者深刻印象的场合。

A light-toned pale peach scene, soft and muted, lacking intensity, with minimal contrast and subdued emotions, unable to convey depth or leave a strong impression --ar 16:9 --q 2 
在这里插入图片描述

软弱
如果没有合理搭配,淡色调的表现力可能过于柔和,从而失去视觉冲击力,显得软弱无力

A light-toned pastel lavender composition, overly delicate and lacking impact, with excessive softness, muted tones, and a weak visual presence, appearing fragile and uninspired --ar 3:2 --q 2 
在这里插入图片描述

明色调


提示词:bright-toned <color>

在这里插入图片描述

优点:

年轻感
明色调具有很强的青春气息,适合用于表达年轻充满活力的主题,使画面显得生动而富有朝气

A bright-toned sky blue theme, vibrant and youthful, evoking a fresh and energetic mood, soft highlights, playful and lively composition, ideal for conveying a sense of optimism and youth --ar 16:9 --q 2 
在这里插入图片描述

活力和阳光
这种调性给人积极向上的感觉,能够有效传递阳光、乐观的情绪,非常适合用于描绘活泼的场景

A bright-toned golden yellow composition, radiating warmth and positivity, cheerful and sunny, featuring strong contrasts and dynamic lighting, conveying vitality and happiness --ar 3:2 --q 2 
在这里插入图片描述

明朗与干净
明色调的色彩纯度高饱和度强,画面因此显得更加清晰和直观,有助于突出主体内容

A bright-toned crimson red palette, bold and vivid, showcasing clarity and intensity, highly saturated yet balanced, with a striking and clean visual impact that emphasizes the subject --ar 2:3 --q 2 
在这里插入图片描述

缺点:


缺乏档次感
由于明色调通常给人一种简单直白的印象,可能不太适合需要表现高级感或者内敛风格的设计,容易让画面显得不够精致

A bright-toned neon green design, overly bold and simplistic, lacking subtlety and elegance, with an unrefined and casual appearance, unsuitable for conveying luxury or sophistication --ar 16:9 --q 2 
在这里插入图片描述

💯小结

在这里插入图片描述

色彩在设计中的重要性毋庸置疑,而通过不同色调的运用,我们能够更加精准地传达情感视觉信息。从基础的色相知识到更为细致的色调理解,每一步都为创作者提供了更多可能性。在 AI绘画工具Midjourney 中,色彩控制既是设计中至关重要的环节,也是创意表达的一大助力。合理的配色不仅可以提升画面的吸引力,还能在视觉表达中实现更深层次的情感共鸣。通过色调的调整,我们能够轻松切换画面的氛围,从纯净简约白色调活泼生动的明色调,每一种选择都蕴含着无限的创作潜力
然而,色调的选择并非完全无条件的。不同色调虽然能带来独特的优势,但也伴随着某些局限性,比如白色调的单调、淡色调的柔弱,以及明色调可能欠缺的高级感等。这提醒我们在设计过程中需要审慎评估目标表达与色调的匹配度。通过深入理解各类色调的特性,结合实际设计需求,我们可以更有效地平衡画面表现力创意表达的深度,使每一次创作都更加出色与贴合主题。


import torch, torchvision.transforms as transforms;from torchvision.models import vgg19;import torch.nn.functional as F;from PIL import Image;import matplotlib.pyplot as plt;classStyleTransferModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(StyleTransferModel, self).__init__(); self.vgg = vgg19(pretrained=True).features;for param in self.vgg.parameters(): param.requires_grad_(False);defforward(self, x): layers ={'0':'conv1_1','5':'conv2_1','10':'conv3_1','19':'conv4_1','21':'conv4_2','28':'conv5_1'}; features ={};for name, layer in self.vgg._modules.items(): x = layer(x);if name in layers: features[layers[name]]= x;return features;defload_image(img_path, max_size=400, shape=None): image = Image.open(img_path).convert('RGB');ifmax(image.size)> max_size: size = max_size;else: size =max(image.size);if shape isnotNone: size = shape; in_transform = transforms.Compose([transforms.Resize((size, size)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406),(0.229,0.224,0.225))]); image = in_transform(image)[:3,:,:].unsqueeze(0);return image;defim_convert(tensor): image = tensor.to('cpu').clone().detach(); image = image.numpy().squeeze(); image = image.transpose(1,2,0); image = image *(0.229,0.224,0.225)+(0.485,0.456,0.406); image = image.clip(0,1);return image;defgram_matrix(tensor): _, d, h, w = tensor.size(); tensor = tensor.view(d, h * w); gram = torch.mm(tensor, tensor.t());return gram; content = load_image('content.jpg').to('cuda'); style = load_image('style.jpg', shape=content.shape[-2:]).to('cuda'); model = StyleTransferModel().to('cuda'); style_features = model(style); content_features = model(content); style_grams ={layer: gram_matrix(style_features[layer])for layer in style_features}; target = content.clone().requires_grad_(True).to('cuda'); style_weights ={'conv1_1':1.0,'conv2_1':0.8,'conv3_1':0.5,'conv4_1':0.3,'conv5_1':0.1}; content_weight =1e4; style_weight =1e2; optimizer = torch.optim.Adam([target], lr=0.003);for i inrange(1,3001): target_features = model(target); content_loss = F.mse_loss(target_features['conv4_2'], content_features['conv4_2']); style_loss =0;for layer in style_weights: target_feature = target_features[layer]; target_gram = gram_matrix(target_feature); style_gram = style_grams[layer]; layer_style_loss = style_weights[layer]* F.mse_loss(target_gram, style_gram); b, c, h, w = target_feature.shape; style_loss += layer_style_loss /(c * h * w); total_loss = content_weight * content_loss + style_weight * style_loss; optimizer.zero_grad(); total_loss.backward(); optimizer.step();if i %500==0:print('Iteration {}, Total loss: {}'.format(i, total_loss.item())); plt.imshow(im_convert(target)); plt.axis('off'); plt.show()


Read more

Whisper语音识别:开启本地智能音频处理新时代

Whisper语音识别:开启本地智能音频处理新时代 【免费下载链接】whisper-base.en 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/whisper-base.en 在数字化浪潮席卷各行各业的今天,语音识别技术正以前所未有的速度改变着我们的工作与生活方式。作为OpenAI推出的革命性语音识别模型,Whisper凭借其卓越的本地处理能力和多语言支持,正在重新定义音频内容处理的边界。 技术演进:从云端到本地的范式转移 语音识别技术经历了从传统算法到深度学习的跨越式发展。早期的语音识别系统依赖复杂的声学模型和语言模型,处理精度有限且对计算资源要求极高。随着Transformer架构的广泛应用,语音识别进入了新的发展阶段。 行业洞察:传统云端语音识别虽然便捷,但面临着数据隐私、网络延迟和成本控制三大挑战。Whisper的本地部署方案恰好解决了这些痛点,让用户能够在完全离线的环境中享受专业级的语音转文字服务。 真实场景:语音识别如何重塑工作流程 案例一:法律行业的数字化转型 张律师是一家知名律所的合伙人,每天需要处理

PyTorch实战——基于文本引导的图像生成技术与Stable Diffusion实践

PyTorch实战——基于文本引导的图像生成技术与Stable Diffusion实践

PyTorch实战——基于文本引导的图像生成技术与Stable Diffusion实践 * 0. 前言 * 1. 基于扩散模型的文本生成图像 * 2. 将文本输入编码为嵌入向量 * 3. 条件 UNet 模型中的文本数据融合机制 * 4. 使用 Stable Diffusion 模型生成图像 * 相关链接 0. 前言 在本节中,我们将为扩散模型添加文本控制能力。学习如何通过文字描述来引导图像生成过程,实现从"纯噪声+文本"生成图像,而不仅是从纯噪声生成。 1. 基于扩散模型的文本生成图像 在扩散模型的 UNet 模型训练流程中,我们仅训练模型从含噪图像中预测噪声。为实现文生图功能,需使用以下架构,将文本作为额外输入注入 UNet 模型: 这样的 UNet 模型称为条件 UNet 模型 ,或者更精确地说,是文本条件 UNet

ROS1机器人SLAM系列(四):Gmapping算法详解与实战

ROS1机器人SLAM系列(四):Gmapping算法详解与实战 本文将深入讲解Gmapping算法的原理,并通过实战演示如何使用Gmapping进行2D激光SLAM建图。 1. Gmapping算法简介 1.1 什么是Gmapping? Gmapping是一种基于**粒子滤波(Rao-Blackwellized Particle Filter, RBPF)**的2D激光SLAM算法。它由Giorgio Grisetti等人于2007年提出,是ROS中最经典、应用最广泛的SLAM算法之一。 主要特点: * 基于粒子滤波的概率框架 * 适用于2D激光雷达 * 需要里程计信息 * 实现成熟,稳定可靠 * 适合中小规模室内环境 1.2 算法流程概述 Gmapping算法流程 里程计数据 运动预测 Motion Model 粒子集合更新 激光雷达数据 扫描匹配 Scan Matching 观测更新 Sensor Model 粒子权重计算 重采样 Resample 地图更新 2. 核心算法原理

VSCode在WSL环境下无法使用Github Copilot(网络问题)

概要 本文记录了一个案例:VSCode 在 WSL 环境下无法使用 Github Copilot,但是原生 Windows 下使用没问题。 问题表现 使用 VsCode 连接到 WSL 后,Copilot 无法进行自动或手动补全,在聊天窗口输入信息后始终显示“正在准备 Copilot”。 使用 Ctrl+` 打开面板,点击“输出”面板,右上角选择"Github Copilot Chat",可以看到错误日志如下: 2025-09-03 15:54:27.648 [info] [GitExtensionServiceImpl] Initializing Git extension service. 2025-09-03 15:54:27.