在圖像生成領域，Midjourney 近期推出了一項名爲 “Omni-Reference”（全向參考）的新功能，爲用戶帶來了更大的創作自由。這一全新圖像引用系統不僅是 V6版本中 “角色參考” 功能的升級版，更是賦予用戶在創作過程中對圖像元素的精準控制。

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核心功能:全向參考與多元素支持

Omni-Reference通過先進的圖像參考系統，爲用戶提供了前所未有的創作控制力。AIbase梳理了其主要亮點:  

精準元素指定:用戶可上傳參考圖像（如人物、動物、武器或車輛），通過提示明確要求“將此元素放入圖像”，生成結果高度匹配參考特徵。  

多樣化支持:支持人物、動物、非人類生物、道具、車輛、物體，甚至整套角色造型或風格元素，適用範圍遠超V6的角色參考。  

多對象生成:支持單張圖像包含多個對象（如兩個角色）或上傳多張參考圖像，提示中明確描述即可生成複雜場景。  

靈活權重調整:通過“全向權重”（--ow）參數(範圍0-1000，默認100)控制參考圖像的影響強度，低權重(如--ow25)適合風格轉換(如照片轉動漫)，高權重(如--ow400)確保面部或服裝細節高度一致。  

生態兼容性:無縫集成個性化（Personalization）、風格化(--stylize)、風格參考(--sref)與情緒板(Moodboards)，支持多模態創作。

AIbase注意到，社區測試顯示，Omni-Reference將一張“賽博朋克戰士”參考圖像與“未來城市”場景結合，生成的人物面部、裝備與光影高度一致，細節保留率達90%以上，遠超V6角色參考的表現。

技術架構:V7專屬與多模態融合

Omni-Reference作爲Midjourney V7的旗艦功能，依託最新的生成模型與圖像處理技術。AIbase分析，其核心技術包括:  

V7模型支持:僅在Midjourney V7（需手動切換至V7模式）上運行，結合235B參數模型(推測)提升圖像細節與提示遵循度，優於V6.1的默認設置。  

多模態參考系統:通過CLIP-ViT與潛在擴散模型（LDM）解析參考圖像，提取人物、物體或風格特徵，支持跨模態生成(如實拍轉插圖)。  

動態權重控制:Omni-Weight（--ow）基於注意力機制動態調整參考影響，結合--stylize與--exp參數優化風格與表現力，避免高權重下的質量下降。  

多對象解析:利用分割模型（如SAM）與多提示權重(--iw、--sref URL1::2)處理複雜場景，確保多個參考對象在生成圖像中的準確呈現。  

MCP潛力:支持Model Context Protocol（MCP），未來可與Qwen-Agent或F-Lite集成，擴展至動態場景生成與工具調用。

AIbase認爲，Omni-Reference的多對象支持與權重調整使其超越了Gen-4References的靜態圖像混合，其與V7模型的深度融合進一步鞏固了Midjourney在AI圖像生成領域的領先地位。

應用場景:從藝術創作到商業設計

Omni-Reference的強大功能使其在多種場景中展現出廣泛潛力。AIbase總結了其主要應用:  

敘事藝術與影視:生成一致性角色（如“科幻電影中的機器人”）或物體(如“中世紀劍”)，適配故事板設計與概念藝術，助力Unity或Blender工作流。  

遊戲開發:快速生成統一風格的角色、道具或場景（如“RPG遊戲中的龍與城堡”），縮短資產製作週期，適合獨立開發者與AAA工作室。  

廣告與電商:將產品（如手錶）或品牌Logo融入多樣化場景(如“沙漠日落”)，提升Shopify或Instagram營銷視覺吸引力。  

數字藝術與NFT:創作一致性角色或風格化物體（如“蒸汽朋克飛船”），適配OpenSea等平臺，滿足收藏家需求。  

教育與虛擬現實:生成歷史場景（如“古羅馬戰士與戰車”）或VR交互對象，增強教學與沉浸式體驗。

社區案例顯示，一位藝術家利用Omni-Reference將“蒸汽朋克機械狗”與“維多利亞時代街道”結合，生成的圖像保留了機械細節與環境氛圍，創作時間縮短約60%。AIbase觀察到，Omni-Reference與Genie2的3D環境生成結合，或可擴展至實時交互內容創作。

上手指南:快速部署與創作

AIbase瞭解到，Omni-Reference現已通過Midjourney V7（需Standard或Pro訂閱）在Web與Discord平臺開放，暫不支持Fast Mode、Draft Mode或Vary Region(V6.1)。用戶可按以下步驟上手:  

切換V7模式:在Midjourney Web界面（midjourney.com）設置中選擇V7，或在Discord輸入--v7。  

上傳參考圖像:Web界面點擊Imagine Bar的圖像圖標，拖拽PNG/JPEG圖像至“Omni-Reference”區域;Discord輸入--oref <圖像URL>（需先上傳至Discord或Imgur）。  

設置提示與權重:輸入描述性提示（如“戰士持劍站在雪山，賽博朋克風格”），添加--ow100(默認)或調整至25-400，結合--sref或--stylize增強風格。  

多對象生成:上傳含多個對象的圖像或多張圖像，在提示中明確描述（如“戰士與龍”），確保對象特徵清晰。  

優化與反饋:若細節丟失，增加--ow（如400）或補充提示描述;開發者可通過Hugging Face社區(huggingface.co/midjourney)提交反饋。

社區建議爲風格轉換使用低權重（--ow25）並強化提示描述(如“動漫風格，藍髮”)，高權重(--ow400)適合精確複製面部或服裝。AIbase提醒，Omni-Reference不支持精細細節(如特定雀斑或Logo)，需通過提示補充，且測試階段可能存在不穩定性，建議關注Midjourney更新。

社區反響與改進方向

Omni-Reference發佈後，社區對其一致性與多元素支持給予高度評價。開發者稱其“將AI圖像生成的一致性推向新高度，簡化了複雜場景創作”，尤其在敘事藝術與遊戲開發中的表現被認爲是“顛覆性突破”。 然而，部分用戶反饋多對象生成可能出現細節混淆，建議增強分割精度。社區還期待支持Niji6（動漫模型）、視頻生成與實時3D兼容性。Midjourney迴應稱，Omni-Reference將每週迭代，計劃優化多對象解析與細節保留，未來或支持Draft Mode與視頻生成。AIbase預測，Omni-Reference可能與Claude的語音模式或NIM Operator2.0的微服務整合，構建從創作到部署的閉環生態。

未來展望:AI藝術創作的里程碑

Omni-Reference的推出標誌着Midjourney在圖像生成一致性與用戶控制力上的重大飛躍。AIbase認爲，其多元素支持與V7生態集成不僅挑戰了F-Lite與Gen-4References的生成靈活性，還通過開源社區的反饋機制加速了技術迭代。社區已在探討將其與MiMo-7B的推理能力或Genie2的3D生成結合，構建從靜態圖像到交互世界的綜合平臺。長期看，Omni-Reference可能演變爲“AI創作市場”，提供共享參考模板與API服務，類似Hugging Face的生態模式。AIbase期待2025年Omni-Reference在視頻支持、多模態交互與低資源優化上的突破。