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第一次接入,先用 model 和 prompt 生成一张图。之后想改比例、换画风或参考人物,再加对应的参数。 本页的模型 ID、可传字段和数量限制按 Tikway 当前接口整理。示例中的参数组合是调参起点,实际效果还取决于提示词和参考图。

第一张图,先这样传

把下面的 API Key 换成你的密钥,修改 prompt 就能开始。示例提示词使用英文。
mode 可以选 fast 或 relax,当前接口不支持 turbo。第一次请求可以先不传 parameters、images 和 quality。 提交成功后会得到任务 ID,图片需要等待生成。 保存返回的 id,再查询这次任务:
把 YOUR_TASK_ID 换成刚才返回的 id;提交响应提供了 polling_url 时,也可以直接查询该地址。隔几秒查询一次,直到任务完成或失败。成功后读取 data.image_url.url;四宫格的单张图片可从 data.image_url.split_image_urls 获取,具体以返回字段为准。

参数放在哪里?记住这四层

画什么放 prompt,运行方式放顶层,参考图放 images,画面微调放 parameters。 下面是在最小请求上加了“竖图”和“适度风格化”的完整请求体,仍提交到同一个生成接口:
建议把比例统一写为顶层 aspect_ratio,速度统一写为顶层 mode。兼容写法 parameters.aspect、parameters.mode 留给已有集成使用,同一次请求保持一致。 数字和布尔值直接写成 150、true;比例、模型 ID 和提示词是字符串。普通图片数组需要带上类型,具体格式见下方示例。
也可以把原生参数写在 prompt 末尾。下面的请求同样使用竖图、风格化强度 150:
新接入更适合使用上面的结构化 JSON,程序修改起来更方便。两种写法混用时,显式 parameters 会覆盖提示词中对应的参数;顶层同义字段与 parameters 冲突时可能返回参数错误。model 已选择版本,通常不用再写 --v、--niji 或 parameters.version。如果你确实传了版本,它必须与 model 一致。原生参数的书写位置可参考 Midjourney 参数说明。

想改变效果,先找这一项

一次调整一两个参数,更容易看出哪个改动有效。下面“可以先试”的数值是建议起点,取值范围才是参数限制。 raw 适用于本页列出的模型,Niji 5 除外。所有版本都有 stylize、chaos、seed、no 和 tile。固定 seed 有助于对比,但修改提示词、参数或模型后,仍可能产生不同画面。 降低 stylize 通常更贴近提示词,提高它会增加模型的艺术表达;两者需要按你的画面需求取舍。了解 Stylize。

有参考图,选哪一种?

先想清楚你想借用图片的什么。参考构图、参考画风、参考人物,是不同的输入类型。 这些数量是 Tikway 接口按每类参考图计算的限制。模型不同,iw 的范围也不同,见后面的版本说明。
以下 https://example.com/... 都是占位地址。提交前换成真实、可访问的图片链接;不要直接复制占位地址发起参考图任务。prompt 写你希望最终出现的画面。
保留 image_reference,先从 iw: 1 开始,再按效果调整。图片是创作参考,不保证逐像素复现。了解图片提示词。
参考图还可以放在 parameters 的原生字段中。与顶层 images 选择一种写法即可,同一类参考图重复传递可能产生冲突。例如在 V7 中随机探索画风:
iw 要配普通参考图,sw/sv 要配风格参考,cw 要配人物参考,ow 要配 Omni 参考。V7 使用风格代码或 random 时,sv 选 4 或 6;如果不了解算法版本,先省略 sv。images[].image_url 还接受带 MIME 类型的图片 data URL;纯 Base64 请先补成 data:image/png;base64,... 这样的完整格式。风格代码则放在 parameters.sref,不放进 image_url。

9 个模型版本,怎么选参数?

先按你需要的参考能力选版本,再调画面。 只想开始文生图,可以先试 V8.2;做动漫方向可以先试 Niji 7;已有 V6/V6.1 的人物参考流程可以继续沿用。 这里列的是本平台生成接口开放的能力。Midjourney 官网中的编辑器等功能,不等于当前 API 已开放的字段。官方版本说明可用于了解模型背景。 下面只列每个版本需要留意的区别;前面的比例、stylize、chaos、seed 等常用写法可以继续使用。
  • 想要 HD:传 parameters.resolution: "hd";默认是 "sd"。HD 的长短边比例最多 4:1,普通分辨率最多 14:1,横竖方向都按这个限制计算。
  • 普通参考:iw 默认 1,下限 0;当前参数定义未给出确认的上限,先从 1 调整。
  • 风格参考:sw 为 0–1000,默认 100。sv 未提供确认的完整取值表,先省略。
  • 质量参数:不使用原生 parameters.quality;顶层 quality 仅保留 "auto",通常也可省略。
  • 其他差异:支持 raw、weird、exp、profile;当前 DISCORD 通道不开放 V8 的 draft,也没有 stop、cref、oref。
  • 分辨率:使用 parameters.resolution 的 "sd" / "hd";HD 比例最多 4:1,SD 最多 14:1。
  • 普通参考:iw 为 0–3,默认 1。
  • 风格参考:sw 为 0–1000,默认 100;sv 的完整取值未确认,先省略。
  • 质量参数:与 V8.2 一样,不使用原生 quality;顶层 quality 省略或用 "auto"。
  • 其他差异:支持 raw、weird、exp、profile;当前 DISCORD 通道不开放 V8 的 draft,也没有 stop、cref、oref。
  • 普通参考:iw 为 0–3,默认 1。
  • 主体参考:使用 1 张 omni_reference,配 ow: 1–1000,默认 100;这一版本用 oref,不使用 cref。
  • 原生质量:parameters.quality 可选 1、2、4,默认 1;使用 Omni 参考时只选 1 或 2。
  • 风格算法:图片风格参考的 sv 为 1–6,默认 6;风格代码或 random 使用 4 / 6。
  • 其他差异:支持 draft、exp、profile。Omni 参考与 draft 不组合;此版本没有 resolution 和 stop。
  • 普通参考:iw 为 0–3,默认 1。
  • 人物参考:使用 character_reference,配 cw: 0–100,默认 100。
  • 原生质量:可选 0.5、1、2,默认 1。
  • 风格算法:sv 可选 1–4,默认 4;sw 为 0–1000。
  • 其他差异:支持 raw、weird、profile,以及 stop: 10–100;没有 oref、draft、exp、resolution。
  • 普通参考:iw 为 0–3,默认 1。
  • 人物与风格参考:支持 character_reference / style_reference;cw: 0–100,sw: 0–1000。
  • 原生质量:可选 0.25、0.5、1,默认 1;这项与 V6.1 不同。
  • 风格算法:sv 可选 1–4,默认 4。
  • 其他差异:支持 raw、weird、profile、stop: 10–100;没有 oref、draft、exp、resolution。
  • 普通参考:iw 为 0.5–2,默认 1。
  • 原生质量:可选 0.25、0.5、1,默认 1。
  • 其他参数:支持 raw、weird、style 和 stop: 10–100。style 的可用值按当前模型实际支持情况使用,通常先省略。
  • 参考能力:使用普通参考图;此接口未提供风格、人物或 Omni 参考,也没有 profile、draft、exp、resolution。
  • 普通参考:iw 为 0–2,默认 1。
  • 风格参考:支持 style_reference 和 sw: 0–1000。需要兼容已知风格算法时可用 sv: 4,完整取值范围未确认,通常先省略 sv。
  • 质量参数:原生 quality 尚无确认的完整档位表;先省略。顶层 quality 只提供 "auto"。
  • 其他差异:支持 raw、weird、profile;当前接口没有 cref、oref、style、stop、draft、exp、resolution。
  • 普通参考:iw 为 0–3,默认 1。
  • 人物与风格参考:支持 character_reference / style_reference;分别用 cw: 0–100、sw: 0–1000 调节。
  • 原生质量:可选 0.25、0.5、1,默认 1。
  • 风格算法:sv 可选 1–4,默认 4。
  • 其他差异:支持 raw、weird、profile、stop: 10–100;没有 Niji 5 的 style 预设,也没有 oref、draft、exp、resolution。
  • 风格预设:parameters.style 可选 "expressive"、"cute"、"original"、"scenic",例如先试 "cute"。
  • 普通参考:iw 为 0.2–2,默认 1。
  • 原生质量:可选 0.25、0.5、1,默认 1;还支持 stop: 10–100。
  • 常用调节:可用 stylize、chaos、seed、no、tile。
  • 版本差异:不使用 raw、weird,也没有风格、人物或 Omni 参考,以及 profile、draft、exp、resolution。

想要更高质量或 HD,应该传哪个?

V8.1 / V8.2 想要 HD,用 parameters.resolution。 比例仍放在 aspect_ratio:
16:9 满足 HD 的比例限制;5:1 或 1:5 则超出了 HD 范围。MJ 的 size 是兼容字段,接受比例或 "auto",不接受 "1024x1024" 这种像素尺寸。

V7、V6 等版本的 quality 有两种写法

档位映射为 low → 0.25、medium → 0.5、standard → 1、high → 2、xhigh → 4;auto 表示省略显式原生质量参数。并非每个模型都能使用所有档位: 两种质量写法选一种即可。质量参数调节生成时投入的计算量及细节表现,不是指定像素尺寸;V7 的原生质量 4 也不能与 Omni 参考一起使用。了解 Quality。

还想调更多?按需展开

重复次数的参数上限不是账号可用次数承诺。当前定义中 Basic 为 2–4、Standard 为 2–10、Pro / Mega 为 2–40,还要以实际可用账号能力为准。
在生成请求体顶层增加:
把地址换成你的服务能接收的回调地址。webhook_url 用来接收任务通知,notify_progress_image 控制是否通知过程图。也可以继续用任务 ID 查询最终状态。
等父任务 status 为 completed 后,查看它返回的 data.actions。选一个实际返回的动作,仍提交到 POST /v1/images/generations:
把 parent_task_id 换成你自己的已完成任务 ID,并使用创建父任务的同一把 API Key。model 和 mode 通常不必再填,默认继承父任务;显式填写时必须与父任务一致。这些是常见动作示意,不是每个模型或每张图都能执行的固定清单。后续操作返回新的任务 ID,继续查询这个新任务即可。

局部重绘:mask 怎么画?

左侧 Midjourney → 局部重绘 提供了专门的请求示例,可以直接填父任务 ID、提示词和蒙版。它仍使用 POST /v1/images/generations,action 固定为 VARY_REGION。 想改哪里,就涂哪里。导出蒙版时,用黑底、白色选区,保存为不透明的 PNG。 字段名是 mask,放在请求体顶层,图片地址写在 mask.image_url。 mask 是一张与待修改的单张原图宽高一致的选区图。它告诉 MJ 哪些位置要重新生成;新内容由 prompt 描述。 局部重绘示意:在原图花盆上涂鸦,导出蒙版中花盆为白色,其余为黑色。

“涂鸦区域”就是你想修改的地方

例如想把橙色花盆换成蓝色花盆,就用画笔覆盖整个花盆,叶子和背景不要涂。画板上的蓝色或半透明高亮只是帮助你看清选区,不表示生成结果要涂成这个颜色。最终效果写在提示词里,例如 a blue ceramic flowerpot。 涂鸦要填满要改的区域,不能只描一圈边线;只描边会把中间漏在重绘区之外。需要自然衔接时,可以把选区稍微扩到周围,但不要覆盖想保留的主体。
画板如果可以分别设置「涂鸦区域」和「未涂鸦区域」,请选择 涂鸦区域:纯白;未涂鸦区域:纯黑;两者均不透明。如果默认是「白色涂鸦 + 透明背景」,先把未涂鸦区域改成黑色再导出。白底配黑色涂鸦会把重绘区和保留区弄反。

画好后,这样提交

  1. 先选定一张图。四宫格结果可先执行 U1~U4,等新任务完成。
  2. 查询这张单图的任务,确认 data.actions 包含 VARY_REGION。以它的图片为底图绘制蒙版,导出时保持原图像素宽高,不裁剪、不缩放。
  3. 上传导出的黑白蒙版,把地址填入下面的 mask.image_url,并把 parent_task_id 换成这张单图的任务 ID。
请求仍发到 POST /v1/images/generations,使用创建父任务的同一把 API Key。提交的是单独的黑白蒙版,不是带涂鸦的原图截图。蒙版解码后最大 10 MiB。mask.image_url 支持三种写法: 这里的 ... 仅表示省略,提交时要放完整编码;字符串 "base64" 本身不是有效的蒙版图片。提交后保存新的任务 ID,继续查询新任务的结果。
U4 用来选择四宫格中的第 4 张,只传 parent_task_id 和 action,不能携带 prompt 或 mask。想修改这张图,先等 U4 任务完成,再把新任务 ID 作为父任务,提交 VARY_REGION 和蒙版。
关于如何选区和调整提示词,也可以查看 Midjourney 的 Vary Region 说明。

传了参数却不对,先看这里

先检查 image_url 是否真能打开图片:占位地址、登录页面、已过期链接都不能当成可用的参考图。用一张真实图片和一个简单英文提示词先跑通,再逐步加风格参考或其他参数。同时检查参考图的类型是否属于所选模型:Niji 7 不使用 character_reference,V8.2 不使用 omni_reference。多传一个类型,不会自动获得别的版本的能力。
检查模型对应的参数列表。接口会过滤未知字段和该模型不支持的参数;有些字段即使被提交,也不会生效。可结合查询结果中的 data.parameters 和 data.full_prompt 查看实际使用的参数。先排查字段放错位置,例如把 stylize 写在请求体顶层、把 resolution 用在 V6.1,或把 quality 数值套到 V8.2。
检查提示词末尾有没有旧的 --v / --niji,以及 parameters.version 是否还指向另一个版本。只保留需要的版本设置。比例统一使用顶层 aspect_ratio,速度统一使用顶层 mode;同时传原生同义字段时,保持取值一致。质量档位和原生数值也选择一种写法。
先把参考图权重、风格化、混沌和实验性参数恢复到默认行为,只保留提示词与比例。固定一个 seed,一次只改变一个值,比较结果后再保留有效改动。例如想改善对提示词的贴合程度,可以先尝试较低的 stylize;想探索构图,再单独增加 chaos。这比同时改动所有参数更容易判断效果。