如何用 Midjourney 弥补 DALL-E 的不足
纵观各个 AI 绘图工具，DALL-E 无疑是最独特的一个。和 ChatGPT 一样，DALL-E 拥有出色的语义理解能力，用户可以根据提示词非常精确地控制画面的内容，但它生成的图片却缺乏一些艺术感。Midjourney 则相反，它像一个理解力比较弱，但艺术表达力比较强的艺术家。它生成的图像质感和艺术效果都很棒。
那么，有没有可能，让 Midjourney 能够利用 DALL-E 出色的语义理解能力或构图能力呢？或者说，用 Midjouney 提升 DALL-E 的画质。本文将会用实际案例进行探讨。
单独用DALL-E
我们都知道，DALL-E 在生成真人照片方面效果很差。不仅皮肤缺乏质感，甚至还会出现眼睛残缺的现象。比如下面这副照片：
Prompt: Photo of a young woman in her early 20s, with short, vibrant purple hair, is skateboarding in a bustling cityscape at sunset. She wears a graphic t-shirt, ripped jeans, and bright red sneakers. The motion of her skateboarding is captured in a dynamic pose as she skillfully navigates a skate park with graffiti art in the background. The setting sun casts long shadows, adding drama to the scene.
提示词： 照片中，一名 20 岁出头的年轻女子留着一头紫色的活力短发，在夕阳西下的繁华都市中玩滑板。她身穿图案 T 恤、破洞牛仔裤和鲜红色运动鞋。当她熟练地穿梭于背景为涂鸦艺术的滑板公园时，她滑板的动作被动态地捕捉下来。夕阳投下长长的阴影，为场景增添了戏剧性。
DALL-E 非常忠实地呈现了提示词所描述的画面。但仔细看来，人物的皮肤还是有些塑料感。仔细看眼睛，还是有些残缺的。
单独用Midjourney
那么这张图用 Midjourney 画出来效果会怎样呢？
首先，Midjourney 的提示词并不像 DALL-E 3 一样，可以像写 ChatGPT 提示词一样，用自然语言来写。那些无关画面内容的介词， 冠词等只是噪音，最好不要放在里面。
例如上面的提示词，在 Midjourney 里面可以这样写：
Medium: Photo. Subject: Young woman in her early 20s with short, vibrant purple hair, skateboarding in a bustling cityscape at sunset, wearing a graphic t-shirt, ripped jeans, bright red sneakers. Dynamic pose as she navigates a skate park with graffiti art. Emotion: Energetic. Lighting: Sunset casting long shadows. Scene: Skate park in a cityscape, graffiti art in background. Style: Realistic, dynamic motion capture –ar 1:1
媒介： 照片。主题： 20 岁出头的年轻女子，一头活力四射的紫色短发，身穿图案 T 恤、破洞牛仔裤和鲜红色运动鞋，在夕阳西下的繁华都市中玩滑板。她在涂鸦艺术的滑板公园中穿梭，姿势动感十足。情绪： 充满活力。光线：夕阳投下长长的阴影。场景：城市景观中的滑板公园，涂鸦艺术 城市景观中的滑板公园，背景为涂鸦艺术。风格： 逼真、动态的动作捕捉 –ar 1:1
因为画面中要阐述的内容比较多，用这种结构化的写法，我认为会让 Midjourney 更容易理解一些。为了更方便地在 ChatGPT 中生成 Midjourney 的提示词，我创建了一个 GPTs，名字叫 SuperDalle。它可以生成 4 张图像和 Midjourney 提示词，详细介绍可以看这篇文章：这个 GPTs 让 DALL-E 绘图无所不能！
下图就是用 SuperDalle 生成的图片和 Midjourney 提示词。
我觉得第一张图片比较符合提示词的描述。那么 Midjourney 怎样表现出这个画面呢？把第一张图对应的 Midjourney 提示词输入，得出下面四张图片：
人物的皮肤质感，照片整体的光感都不错。但跟提示词描述的一点也不符。图中的女孩，根本就没有玩滑板的姿势。这个跟宽高比没有关系。我把宽高比设为 9:16 是这个效果：
DALL-E结合Midjourney
这时候，DALL-E 就派上用场了。我把 DALL-E 生成的图片作为参考图，并赋予权重 2，然后提交给 Midjourney。完整的提示词和生成的图片如下：
Medium: Photo. Subject: Young woman in her early 20s with short, vibrant purple hair, skateboarding in a bustling cityscape at sunset, wearing a graphic t-shirt, ripped jeans, bright red sneakers. Dynamic pose as she navigates a skate park with graffiti art. Emotion: Energetic. Lighting: Sunset casting long shadows. Scene: Skate park in a cityscape, graffiti art in background. Style: Realistic, dynamic motion capture –ar 1:1 –s 1000 –v 5.2 –iw 2
我觉得右下角的图片姿势比较帅。于是进行了微调，得出了下面四张图片。
放大左下角的图片：
如果这张图和原先的提示词还有偏差的话，还可以使用 Midjourney 的局部重绘 (inpainting) 功能。
总结
DALL-E 有如此好的语义理解功能，是因为它基于 Transformer 模型。而 Midjourney 和 Stable Diffusion 一样，是基于 Diffusion 模型。我们看到，在一些情况下，可以综合利用两种模型的优点，创造出即可控又有艺术感的图像。
当然，不是每种情况下都可以让 Midjourney 借用 DALL-E 的优势。只要我们对这两个模型都熟悉的话，就能了解哪些情形能综合发挥两者的优势，享受这种融合的乐趣！
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