等了整整一年,Midjourney V8今天终于开放!

等了整整一年,Midjourney V8今天终于开放!

今夕是何年,Midjourney终于更新了……

说真的,等这个版本等得有点久了,就在今天,Midjourney正式放出 V8 Alpha,开放社区测试。

虽然还是Alpha版本,但这一次,感觉不一样了。

Midjourney一直是AI生图领域公认的「审美标杆」,但它有个老毛病——更新慢,而且喜欢鸽

从V6.1到V7,社区等了将近一年,V7发布后,V8的消息就开始传,然后又传了将近一年。

期间各种「下周发布」「下个月发布」「年底发布」……

结果到今天,V8 Alpha终于来了。

虽迟但到,今天它来了。

V8到底更新了什么?它有什么特点。

官方公告直接说了几个重点,咱们一条条拆。

1.提示词理解能力,终于升级了

这是V8最核心的改变。

V8在理解详细指令方面大幅提升,同时在你随意发挥时依然能给你惊喜。

说人话就是:以前你写复杂提示词,Midjourney经常「选择性失忆」,只执行一部分。

V8之后,它的提示词遵循能力更强了。

2.速度,直接快了5倍

图像生成速度比之前快了约5倍,官方还专门升级了网页界面来配合这个速度。

5倍是什么概念?以前等一张图要30秒,现在可能6秒就出来了。

3.原生2K分辨率

V8支持原生2048px的2K分辨率输出。 ,之前的V7原生只有1024px,要靠后期放大才能到高清。

现在直接出2K,细节量直接翻倍,印刷、海报、大图场景彻底不虚了。

4.文字渲染,史上最强

AI生图有个公认的老大难问题:画面里的文字总是糊的、错的、乱码的。

V8的文字渲染比以往任何版本都要好,只需要在提示词里用引号标注文字内容即可。

5.个性化和风格系统全面升级

V8对个性化、风格参考(srefs)和情绪板(moodboards)的理解能力大幅提升,同时完全兼容你在V7积累的个性化档案、moodboard和srefs,不用重新配置。

6.界面大改版

新增了改进版对话模式,可以直接「流式对话」;新增了「Grid Mode」可以专注处理一大批图片;设置项全部移入侧边栏,不会遮挡画面视野。

用过的人都知道,之前的界面确实有点挤,这次算是补课了。

支持的参数:

V8发布时支持多种宽高比,以及--chaos、--weird、--exp、--raw等参数。

老玩家该有的都有,不用担心迁移问题。

目前是Alpha测试阶段,入口在 alpha.midjourney.com。

官方说这是早期版本,需要社区测试和反馈。预计经过约30天的预alpha阶段后,V8才会正式取代V7成为默认模型。

也就是说,现在进去体验的是最新鲜的版本,但也可能有bug。

但在聊完V8之前,有一件事不得不说。

这两年,生图领域的格局发生了巨变。

Flux来了,Stable Diffusion 3来了,DALL-E越来越好用,Nano Banana Pro横空出世……

外面的世界,早就不是Midjourney一家独大的时代了,而Midjourney,在这场竞争里,慢了不止一点。

为什么会掉队?拆开来说。

第一个原因:文字渲染,长期是致命伤。

在文字渲染能力的多轮对比测试中,Midjourney一直落后于NanoBanan Pro,后者成为营销物料、广告设计场景的默认首选。

你让Midjourney在图片里放一行清晰的文字,很长时间内几乎是不可能完成的任务,乱码、变形、糊成一片。

对做海报、品牌设计、营销素材的用户来说,这是致命伤。

第二个原因:操作门槛太高,留不住普通人。

Midjourney从一开始就「寄生」在Discord上,这本身就是一道门槛。

用户需要不断学习提示词、理解参数,付出和获得之间的失衡,让很多人试用后选择放弃。

而DALL-E、Nano Banana这类产品,打开即用,上手成本几乎为零。

第三个原因:没有免费入口,堵死了增量用户。

Midjourney在2024年3月取消免费试用后,新用户获取直接受阻。

想体验?先掏钱。

第四个原因:Flux的崛起,打穿了护城河。

2025年,Flux从Black Forest Labs横空出世,在写实度、可控性、文字渲染上全面逼近Midjourney,而且开源免费。

Stable Diffusion的生态更是提供了无数LoRA和ControlNet,都是Midjourney闭源生态无法匹敌的灵活性。

竞争对手不是变弱了,是变得太强太快了。

但说完所有的「但是」,有一件事从未改变,Midjourney的审美,始终是这个行业的天花板。

那种光影、那种氛围感、那种说不清道不明的「惊喜感」,是其他模型临摹不来的东西。

这种能力,从V1到V8,一脉相承,从未退步。

或许这才是那么多人喜欢使用Midjourney的原因!


其他阅读:

国内使用Claude Sonnet 4.6的五种方法,附Claude订阅解决方案!

Gemini 3.1 Pro 太强啦!实测五种国内使用方法!(附免费方法)

Read more

蓝耘智算 + 通义万相 2.1:为 AIGC 装上 “智能翅膀”,翱翔创作新天空

蓝耘智算 + 通义万相 2.1:为 AIGC 装上 “智能翅膀”,翱翔创作新天空

1. 引言:AIGC 的崛起与挑战 在过去几年中,人工智能生成内容(AIGC)技术突飞猛进。AIGC 涉及了文本生成、图像创作、音乐创作、视频制作等多个领域,并逐渐渗透到日常生活的方方面面。传统的内容创作方式已经被许多人类创作者所推崇,但随着时间的推移,人工智能的出现使得创作的边界变得更加模糊。 然而,尽管人工智能技术取得了巨大进展,如何高效地将 AI 模型与计算平台结合,以便为 AIGC 提供更加高效、智能的支持,仍然是一个关键问题。蓝耘智算与通义万相 2.1 的结合为解决这一问题提供了新的方向。这种创新的技术融合使得 AIGC 可以不仅仅依赖于数据处理的能力,还可以实现智能化的生成和创作,推动内容创作的未来。 2. 蓝耘智算:为 AIGC 提供智能支持 2.1 蓝耘智算简介 蓝耘智算是一种综合性计算平台,专注于为大规模人工智能应用提供优化计算资源。在过去几年中,蓝耘智算不断发展壮大,已成为许多行业中的顶尖计算平台之一,广泛应用于机器学习、

AI写作大师Qwen3-4B部署:本地开发环境配置

AI写作大师Qwen3-4B部署:本地开发环境配置 1. 引言 1.1 学习目标 本文将详细介绍如何在本地开发环境中部署 Qwen3-4B-Instruct 模型,构建一个功能完整的 AI 写作与代码生成系统。通过本教程,读者将掌握从环境准备到服务启动的全流程操作,最终实现基于 CPU 的高性能推理应用。 完成本教程后,您将能够: * 成功部署 Qwen3-4B-Instruct 模型 * 启动并访问集成 WebUI 的交互界面 * 执行复杂任务如 Python 程序生成、长文本创作等 * 理解模型在 CPU 环境下的优化策略 1.2 前置知识 建议读者具备以下基础: * 基本的命令行操作能力(Linux/macOS/Windows) * 对 Docker 或 Python 虚拟环境有一定了解 * 了解大语言模型的基本概念(如 token、inference、

云开发 Copilot ——让开发变得更简单

云开发 Copilot ——让开发变得更简单

声明:本篇博客为云开发 Copilot体验文章,非广告 目录 前言: 游客体验 云开发 Copilot实战: 一、图片生成需求 二、云开发 Copilot实现需求 三、AI生成低代码页面 Copilot 的亮点功能 使用场景 云开发 Copilot开发的前景展望 前言: 在云开发AI+中,腾讯云提供一系列与 AI 相关的功能,如大模型接入、 Agent 等,帮助开发者为自己的小程序、web 或者应用快速接入 AI 能力,同时也提供了云开发 Copilot,来加速用户的开发,帮助用户更快构建自己的应用。下面博主将会为大家实战使用云开发 Copilot来助力开发。 云开发 Copilot是云开发推出的一款 AI 开发辅助工具,可以帮助用户快速生成多种类型的应用功能,包括低代码应用、页面、组件、数据模型、

【AIGC】ChatGPT保护指令:高效提升GPTs提示词与知识库文件的安全性

【AIGC】ChatGPT保护指令:高效提升GPTs提示词与知识库文件的安全性

博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳]本文专栏: AIGC |GPTs应用实例 文章目录 * 💯前言 * 💯新建未加保护指令的GPTs * 测试获取GPTs的提示词Prompt指令与知识库文件 * 💯给GPTs添加保护指令 * 方法一 * 方法二 * 方法三 * 方法四 * 💯增强GPTs安全性的其他建议 * 💯小结 * 关于GPTs指令如何在ChatGPT上使用,请看这篇文章: 【AIGC】如何在ChatGPT中制作个性化GPTs应用详解     https://blog.ZEEKLOG.net/2201_75539691?type=blog * 关于如何使用国内AI工具复现类似GPTs效果,请看这篇文章: 【AIGC】国内AI工具复现GPTs效果详解     https://blog.ZEEKLOG.net/2201_75539691?type=blog 💯前言 在 人工智能技术快速发展 的今天,ChatGPT 以其强大的对话能力和广泛的应用场景深受关注。然而,随着其功能的广泛使用,安全性问题也逐渐浮