Midjourney 提示词生成器 — V8 参数、风格及 SD/Flux 提示词
通过风格、光照和镜头标签组合 Midjourney 提示词，自动使用正确的 V8/V7 参数，也可切换到 Stable Diffusion 和 Flux。
a lighthouse on a sea cliff during a storm, oil painting, rim lighting, low angle, muted earth tones, moody --ar 16:9 --s 250
完全在你的浏览器中运行。提示词在本地生成，不会发送给 Midjourney 或我们。 浏览全部免费工具.
发现问题，或者觉得哪里可以更好？每条消息我们都会阅读，并尽快修复。
这款 Midjourney 提示词生成器只需一个主体加几次点击，就能写出符合当前 Midjourney 语法的提示词。从不涉及具体艺术家的描述词中选择媒介、光照、镜头、构图、配色和氛围，用滑块设置参数，提示词就会按 Midjourney 读取的顺序写出：先是图片链接，然后是文字，最后是参数。它知道每个模型接受哪些参数，因此你不会把 --cref 粘贴到 V8、把 --oref 粘贴到 V6，然后纳闷为什么毫无变化。
同样的选择也可以写成带 (term:1.2) 强调和负面提示词的 Stable Diffusion 提示词，或者写成 Flux 模型适用的完整句子风格；尺寸助手还会把你的宽高比换算成每个模型训练时使用的像素尺寸。它无法判断图像最终的效果；Midjourney 的每次版本更新都会改变模型行为，所以请把这些描述词当作起点，再根据结果反复调整。
使用方法
- 用平实的语言描述主体：它是什么、正在做什么。
- 在你关心的类别中点击描述词。两三个有力的选择胜过十个平庸的选择。
- 选择模型版本，设置宽高比、风格化程度和混乱度。展开“参考”可添加 --sref 或图片提示。
- 复制提示词，粘贴到 Discord 中的 /imagine 后面，或粘贴到 midjourney.com 的输入框中。
- 如需 Stable Diffusion 或 Flux，切换模式，选择模型系列，复制正面和负面提示词，以及尺寸助手给出的像素尺寸。
常见问题
Midjourney 提示词应该按什么顺序写？
先写图片提示的 URL，然后是文字描述，最后才是 --ar 16:9 --s 250 --v 7 之类的参数。在文字部分，先写主体，再写细节，因为 Midjourney 会给靠前的词更高的权重。参数之间的顺序可以任意，但必须全部放在文字之后。
2026 年 Midjourney 的默认版本是哪个？
继 V8.1 之后，V8.2 于 2026 年 7 月 24 日成为默认模型。只有想用其他模型时才需要 --v，例如 --v 7 或 --v 6.1，或者用 --niji 7 使用专注动漫风格的 Niji 模型。除非你勾选添加选项，否则本生成器不会写出 --v 8.2。
为什么 Midjourney 忽略了我的 --cref 或 --oref？
角色参考（--cref）只适用于 V6 和 Niji 6。V7 用全能参考（--oref，配合 --ow 控制强度）取代了它，而 V8 两者都不支持。切换版本时，本工具会移除该版本不接受的参考参数并显示警告，你可以切换回去，或改用 --sref 参考风格。
--stylize、--chaos 和 --weird 有什么作用？
--stylize（0–1000，默认 100）控制 Midjourney 施加自身审美的强度；数值越低，越贴近你的文字描述。--chaos（0–100）让网格中的四张图片彼此差异更大。--weird（0–3000）把结果推向不寻常、另类的方向。建议从小幅度开始，例如 --s 250、--c 15 或 --w 250。
如何改写成 Stable Diffusion 或 Flux 的提示词？
Stable Diffusion（SD 1.5 和 SDXL）读取逗号分隔的标签，支持 (red scarf:1.3) 这样的强调写法，并有单独的负面提示词用于排除不想要的内容。Flux 模型经过引导蒸馏，会忽略权重和负面提示词，所以要用完整的句子描述场景。本工具中的模式切换可以根据同一组选择写出每种格式。
SDXL 和 Flux 应该用什么图像尺寸？
SDXL 在其约一百万像素的训练分辨率桶下效果最好，例如 1024×1024、1216×832 或 1344×768；其他尺寸容易出现主体重复。Flux 接受边长为 16 的倍数的任意尺寸，通常以一百万像素左右作为起点。尺寸助手会选出最接近的分辨率桶，并根据你的宽高比计算 Flux 尺寸。
各版本的 Midjourney 参数（2026 年 10 月）
• V8.2 和 V8.1：--ar、--s、--c、--w、--exp、--q、--seed、--tile、--raw、--no、--sref/--sw、--iw、--p。不支持全能参考、角色参考或 Niji。在 V8.1 上，--q 只接受 1 或 4。
• V7：以上全部，外加 --oref 和 --ow（全能参考）。Raw 模式可写作 --raw 或 --style raw。--q 接受 1、2 或 4。
• V6.1 和 Niji 6：--cref 和 --cw（角色参考）、--style raw、--q 0.25/0.5/1/2。不支持 --exp 或 --oref。
• Niji 7：--ar、--s、--c、--w、--seed、--no、--sref、--iw 和 raw 模式；写作 --niji 7，而不是 --v。
Midjourney 每次发布新版本都会增删参数。参数被拒绝时，任务会失败，或者该参数会被悄悄忽略，所以切换版本后请查看提示词下方的警告列表。
如何写出有效的提示词
以具体的主体和动作开头："an old fisherman mending a net on a pier"（一位老渔夫在码头上补网）能给模型提供可构建的内容。然后在媒介、光照和取景上各加一个选择；这三项决定了大部分效果。氛围和配色词用于细化结果，"film grain"（胶片颗粒）或 "sharp focus"（清晰对焦）之类的渲染词是最后一层。
避免堆叠同义词（"beautiful, stunning, gorgeous"），它们会相互稀释；也避免在文字中写否定（"no people"），这反而可能加入你提到的东西。请改用 --no people。如果结果偏离描述，就降低 --stylize 或开启 raw 模式；如果四张图片看起来都一样，就加一点 --chaos。
这里的风格描述词刻意不涉及具体艺术家。描述技法（"loose watercolor washes, visible paper texture"，即松散的水彩晕染、可见的纸张纹理）比写一个名字更可预测，也能避免模仿在世艺术家的作品。
Stable Diffusion 权重和负面提示词
在 AUTOMATIC1111、Forge 和 ComfyUI 中，(term:1.2) 会把对某个词的注意力乘以 1.2；1.1 到 1.4 之间是有效范围，超过约 1.5 往往会让图像变形。单纯的括号 (term) 表示 1.1。词中的字面括号必须转义为 \( 和 \)，本工具会自动处理。
负面提示词用于避开常见的失败情况，例如 blurry、watermark、extra fingers 或 bad anatomy。保持简短而具体：过长的负面提示词会与正面提示词相互竞争。SD 1.5 还会以 75 个 token 为一段读取提示词，所以要把最重要的词放在前面。
相关免费工具
- 提示词模板生成器 — 用 {{variables}} 编写提示词，通过表单或 CSV 填充，按每行一个提示词导出为文本、CSV，或 OpenAI 和 Anthropic 批处理文件。
- Token 计数器 — 精确统计 OpenAI 模型的 token 数，估算 Claude、Gemini 和 Llama 的 token 数，查看费用，并直观看到文本如何被切分成 token。
- ChatGPT 转 Word — 粘贴 ChatGPT、Claude 或 Gemini 的回答，复制到 Word、Google 文档或邮件时得到真正的标题、表格和列表，而不是 ** 和 #。
- 占位图生成器 — 用你的配色和标签生成任意尺寸的占位图，并下载为 PNG、JPG、WebP 或 SVG。提供社交媒体、广告和首屏横幅预设。