Midjourney角色一致性命令 "cref "测评丨如何保持多个角色一致性

2024-12-13 来源：AI图库吧

预告了好久的MJ角色一致性功能终于来了，新的命令“ --cref ”与样式参考 “--sref”功能类似，但它不是匹配参考样式，而是尝试让角色匹配 "角色参考 "图像，--cref 目前只适用于 niji 6 和 v6 模型。

官方文档说明看下图：

在提示后输入 --cref URL 并输入字符图像的 URL网址，再使用--cw 来修改参考强度

默认强度 100 (--cw 100)，使用脸部、头发和衣服

强度为 0 (--cw 0) 时，它只会关注脸部(适合更换服装/头发等)

官方说明此功能不是为真人/照片设计的，很可能会像普通图像提示一样使其变形，不过我体验下来感觉还行，至少参考亚洲人脸孔，不会突然生成欧洲人，使用--cref处理提示有三种主要方法;

1、锚定重要角色详细信息的提示

你可以锚定细节(姿势、表情、情感、服装、道具、场景、动作)，以便你可以控制它们，让 --cref 处理大部分工作，或者可以只提供角色的场景并让 --cref 完成所有工作。

A French beauty is sitting on the sofa drinking coffee, she has an attractive figure with her slender waist, beautiful slender eyes, red lips, fair skin tone, the expression on the face is cold and proud, dressed in a neutral-style suit, and wearing conspicuous necklaces, rings, and earrings, with brown short hair and blue eyes

一位法国美女正坐在沙发上喝咖啡，纤细的腰肢勾勒出迷人的身材，美丽细长的眼睛，红润的嘴唇，白皙的肤色，脸上的表情冷漠而高傲，身着中性风格的套装，佩戴着显眼的项链、戒指和耳环，棕色短发，蓝色眼睛。

这组关键词里面几乎都是可以锚定的细节，我们可以把这些细节都进行更改

A French beauty is sitting in front of the mountain, she has an attractive figure with her slender waist, beautiful slender eyes, red lips, fair skin tone, the expression on your face is gentle and bright, dressed in a green suit skirt, and wearing pearl necklace, rings, and earrings, with brown long hair and green eyes --cref https://s.mj.run/rvDu3RXchC8 --cw 0

山前坐着一位法国美女，她拥有迷人的身材和纤细的腰肢，美丽细长的眼睛，红润的嘴唇，白皙的肤色，脸上的表情温柔而明媚，身着绿色套装裙，佩戴珍珠项链、戒指和耳环，棕色长发，绿色眼睛

2、允许 --cref 完成工作不干涉提示

对于关键角色，可以不做任何描述，提示不会尝试强化参考图像中的任何细节，它只是“傀儡”或“摆出”角色的姿势

Someone sitting in the middle of a concert --cref https://s.mj.run/rvDu3RXchC8

有人坐在音乐会舞台中间

3、仅使用场景提示

如果 --cref 图像已包含想要的姿势和其他细节，可以仅描述设置、周围环境、上下文或背景，MJ将努力将角色融入场景中，但是可能会看到一些不连贯的结果，所以需要使用更高的样式值(--s)重试，让--cref 图像更好的融入场景，下面的例子中，使用--s 800之后的图片明显融合的更加好。

Cref 适用于 Niji 和普通 MJ 模型，也可与 --sref 结合使用

1、在一个画布上放置多个角色

想要在一个画面中出现多个角色，可以直接使用pan功能，同时对提示词做一些微调，比如这里我要在已有图片上加上一个男性的角色，这里需要对男性角色进行描述

A French couple are sitting on the sofa drinking coffee, She has an attractive figure with her slender waist, Beautiful slender eyes, red lips, fair skin tone, The expression on the face is cold and proud, Dressed in a neutral-style suit, and wearing conspicuous necklaces, rings, and earrings, with brown short hair and blue eyes, He is wearing a black suit and a gold watch

一对法国夫妇正坐在沙发上喝咖啡，她身材窈窕，腰肢纤细，眼睛细长美丽，嘴唇红润，肤色白皙，脸上的表情冷漠而高傲，身着中性风格的西装，戴着显眼的项链、戒指和耳环，棕色短发，蓝色眼睛，他身着黑色西装，戴着金表。

2、使用多个URL来混合多张图片中的信息/字符

我们可以使用多个 URL 来混合多张图片中的信息/字符，例如 --cref URL1 URL2(这类似于多张图片或样式提示)。

A beautiful brunette women and a handsome man are in a restaurant --cref https://s.mj.run/P_SgmHCzjZo https://s.mj.run/J_Fc6CI4xjc

一位褐发美女和一位英俊男子在一家餐厅用餐

3、与 --sref 结合使用

使用多个 URL 来混合图片，也可以同时与--sref 结合使用，效果也是很不错的

A beautiful brunette and a handsome man are in a restaurant, sitting side by side, enjoying a meal --cref https://s.mj.run/P_SgmHCzjZo https://s.mj.run/J_Fc6CI4xjc --sref https://s.mj.run/TAJezxjS1V8

4、--cw 参数的作用

Midjourney 能够从参考图像中识别的角色属性将与提示混合，从而创建出新的角色。

你可以通过使用 --cw N 参数(cref 权重)来控制，其中 N 的值可以从 1 到 100.默认值为 100.--cw 参数不会改变角色参考图像的强度/影响力，--cw 参数的作用：

--cw 100 的值(默认值)将捕捉整个角色;

--cw 99 到--cw 1 之间的值将开始捕捉较少的整个角色，仅集中于参考面部;

--cw 0 的值将仅捕捉面部，大致类似于面部替换，而且你无法关闭面部的参考。

A beautiful woman in a black dress sitting in a restaurant, wearing glasses and a pearl necklace --cref https://s.mj.run/oUptlr3sNrI --ar 3:4

一位身穿黑色连衣裙的美女坐在餐厅里，戴着眼镜和珍珠项链

这里我的关键词中，描述了原本角色参考中没有的细节，眼镜和黑色连衣裙和珍珠项链，不管--cw为任何值，眼镜和珍珠项链都是直接渲染到图片中;

衣服的材质在提示中没有做详细描述，当--cw为100和80时，衣服的材质还是保持角色参考中的毛线材质;当cw越低时，出图效果除了面部部分，越来越远离角色参考;

所以如果想让生成的图片细节更贴近提示词，应该适当降低--cw值。

应该很多人都升级了Web端的alpha版本，也就是Midjourney官网上可以直接出图，不需要在discord上进行操作，这里官方也贴心的给了操作说明。

将图片拖动或粘贴到Imagine想象栏中，它有三个图标

这些图标从左到右分别对应着图片提示、样式参考还是字符参考，点击对应图标即可生效

我们点击最后一个按钮，代表字符参考，会根据角色创造图片，打开右上角的设置图标，可以设置图片的尺寸、风格化参数、怪异值、chaos值、模型等参数，回车之后即可开始生成图片

生成的图片依然是四张图片为一组，很清晰的展示了样式参考和角色参考的结果;

还可以对图片提示、样式参考还是字符参考进行多选，Shift+ 选择一个选项，将图片用于多个类别

使用方式：按住shift键点击图标，即可进行多选

我无法为角色赋予新的姿势、风格或细节

有时，你的角色会抵制**纵。首先，确保你写了一个强有力的提示来建议姿势、风格或细节。如果提示看起来很强烈，则问题可能是cref图像主导了提示。这可以通过使用--cw(cref权重)的过程来解决。--cw N参数可以从1-100中获取N的值，默认为100

尝试使用较低的cref权重，例如--cw 60.这将稍微释放cref的控制，并允许提示更多更自由地操纵角色

此方法可能会损害相似性，特别是如果你的cref weight(--cw)必须低于40.如果你失去相似性，请使用/settings 确保你处于[Low Variation]模式并将Remix设置为ON。然后对你最喜欢的图像进行变体 (V)，可以编辑提示以逐渐增加 --cw，到更高的值并重复，直到恢复相似性，如果此方法开始消除姿势，可以使用[Vary Region]来恢复具有较高--cW 值的面部区域。