Midjourney V7
Midjourney V7: สถาปัตยกรรมใหม่, ความสอดคล้องคมชัดขึ้น, Draft Mode
Midjourney V7 คือการอัปเกรด Midjourney ครั้งใหญ่ครั้งแรกในรอบเกือบหนึ่งปี — เปิดตัวในฐานะ Alpha เมื่อวันที่ April 3, 2025 และสร้างบนสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมด ไม่ใช่การพัฒนาต่อจาก V6 ผลลัพธ์คือความสอดคล้องของภาพที่คมชัดขึ้นอย่างเห็นได้ชัด, การทำตามคำสั่ง (prompt) ที่แม่นยำขึ้น, มือและกายวิภาคที่สมจริงยิ่งขึ้น และบรรยากาศสไตล์จิตรกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของ Midjourney V7 ยังแนะนำ Draft Mode (เร็วขึ้นประมาณ 10×, ต้นทุนต่ำกว่า, ความละเอียดต่ำกว่าสำหรับการระดมความคิด), Omni-Reference (--oref) ซึ่งต่อยอด character reference เดิมของ Midjourney ให้ครอบคลุมทุกเรื่อง — ผู้คน, วัตถุ, ยานพาหนะ, ตัวละคร — และ Style Reference (--sref) สำหรับอัตลักษณ์ทางภาพที่สม่ำเสมอตลอดซีรีส์ LoveGen AI นำเสนอ V7 ด้วยความเร็วเรนเดอร์สามระดับ (draft / fast / turbo), ตัวเลือกสี่แบบที่ไม่ซ้ำกันต่องาน และ syntax flag ดั้งเดิมครบครัน — ไม่ต้องใช้ Discord
V7 คือการเปิดตัว Midjourney ที่สำคัญที่สุดนับตั้งแต่ V6 (ธันวาคม 2023) ทีมงานสร้างโมเดลใหม่จากศูนย์แทนที่จะพัฒนาต่อ โดยมุ่งเน้นไปที่สามด้านปัญหาที่ครีเอเตอร์รายงานมากที่สุด ประการแรก การทำตามคำสั่ง: V7 อ่าน prompt ตรงตัวมากขึ้น ดังนั้นคำอธิบายหลายส่วนที่มีคำแนะนำเชิงพื้นที่และวัสดุเฉพาะจะออกมาใกล้เคียงกับที่คุณเขียนมากขึ้น ประการที่สอง ความสอดคล้องของรายละเอียด: มือ, นิ้ว, เส้นผม, ผ้าพับ, เครื่องประดับ และอุปกรณ์ประกอบฉากขนาดเล็กยังคงรูปเมื่อมองใกล้ — ซึ่งเป็นจุดเจ็บปวดที่ยาวนานในรุ่นก่อนหน้า ประการที่สาม การเรนเดอร์แสงและวัสดุ: ผิวหนัง, โลหะ, แก้ว, น้ำ และผ้าล้วนให้ความรู้สึกของวัสดุที่ถูกต้อง โดย V7 รักษาแสงและบรรยากาศแบบซีนีมาติกที่เป็นลายเซ็นของ Midjourney ไว้
ฟีเจอร์เวิร์กโฟลว์ยุค V7 สามประการเปลี่ยนวิธีที่คุณใช้โมเดลในแต่ละวัน Draft Mode เรนเดอร์เร็วขึ้นประมาณ 10× กว่า Standard ด้วยความละเอียดที่ต่ำกว่าและต้นทุนที่ต่ำกว่า — ออกแบบมาสำหรับการระดมความคิดอย่างรวดเร็ว ไม่ใช่การส่งมอบงานสุดท้าย เมื่อได้คอมโพสิชัน draft ที่ต้องการแล้ว คุณสามารถเรนเดอร์ใหม่ที่ fast หรือ turbo เพื่อเอาต์พุตสำหรับงานจริง Omni-Reference (--oref) คือการพัฒนา character reference ของ V7: แทนที่จะจำกัดเฉพาะใบหน้า สามารถล็อกเรื่องใดก็ได้ — ขวดไวน์เฉพาะ, รองเท้าผ้าใบ, เส้นซิลูเอตรถยนต์, ตัวละครในชุดแฟนซี — ข้ามการสร้างหลายครั้ง เหมาะสำหรับการถ่ายภาพสินค้าและงานซีรีส์ที่คงเส้นคงวา Style Reference (--sref) นำพาเล็ตสี, อารมณ์, แสง และสไตล์การเรนเดอร์จากภาพหนึ่งไปยังอีกภาพโดยไม่คัดลอกเรื่องหลัก พารามิเตอร์มาตรฐานทั้งหมดกลับมาด้วย: --ar (อัตราส่วนภาพ), --s (stylize, 0–1000), --c (chaos, 0–100), --weird (0–3000) และ --iw (image weight, 0–3) สำหรับการควบคุม image-to-image
บน LoveGen AI, V7 รันผ่านพาร์ทเนอร์ inference อย่างเป็นทางการของ Midjourney โมเดลถูกล็อกไว้ที่ V7 (--v / --version ถูกตัดออก), --niji ไม่รองรับ และ speed flag (--draft / --fast / --turbo) ถูกควบคุมโดยตัวเลือก Speed แทนที่จะฝังใน prompt ของคุณ ทุกงานจะคืนค่าตัวเลือกสี่แบบที่ไม่ซ้ำกันในรูปแบบ 2×2 grid; คลิกภาพย่อใดก็ได้เพื่อดูขนาดเต็มหรือดาวน์โหลด นโยบายเนื้อหาของ Midjourney ถูกบังคับใช้ฝั่งเซิร์ฟเวอร์: prompt ที่ละเมิดนโยบายจะถูกกรองและเครดิตสำหรับงานที่ถูกกรองจะไม่ได้รับคืน ดังนั้น prompt ควรอยู่ภายใน Community Guidelines ที่ Midjourney เผยแพร่
วิธีใช้ Midjourney V7 บน LoveGen AI
เขียน Prompt ที่เฉพาะเจาะจงและกำกับทิศทางงานศิลป์
MidjourneyV7Page.howToUse.steps.0.description
เลือกอัตราส่วนภาพ, ความเร็ว และ (ถ้าต้องการ) รูปภาพอ้างอิง
เลือก 1:1, 16:9, 9:16, 4:3 หรือ 3:4 — อัตราส่วนภาพจะถูกเพิ่มเป็น --ar โดยอัตโนมัติ เลือก Draft เพื่อระดมความคิดราคาถูก, Fast สำหรับงานจริง หรือ Turbo สำหรับคิวลำดับความสำคัญ เพิ่มรูปภาพอ้างอิงได้สูงสุด 4 รูปสำหรับ image-to-image: รูปภาพเดียวต้องใช้คู่กับข้อความ, สองรูปขึ้นไปจะมีหรือไม่มีข้อความก็ได้
สร้าง, เปรียบเทียบ 4 ตัวเลือก, ดาวน์โหลด
ทุกงานจะคืนค่าภาพสี่ภาพที่ไม่ซ้ำกันในรูปแบบ 2×2 grid คลิกภาพย่อใดก็ได้เพื่อขยาย, วางเมาส์เพื่อดาวน์โหลดภาพเดี่ยว หรือใช้ปุ่ม Download เพื่อบันทึกทั้งชุด ถ้าคอมโพสิชัน draft ถูกต้องแล้ว ให้รัน prompt เดิมอีกครั้งที่ Fast หรือ Turbo เพื่อเรนเดอร์สำหรับงานจริง
ข้อกำหนดทางเทคนิคของ Midjourney V7
| ผู้ให้บริการ | Midjourney, Inc. |
| วันที่เปิดตัว | Alpha — April 3, 2025 |
| รหัสโมเดล | mj-v7 |
| สถาปัตยกรรม | โมเดลใหม่ตั้งแต่ต้น (ไม่ได้พัฒนาต่อจาก V6) |
| ภาพต่องาน | 4 ตัวเลือกที่ไม่ซ้ำกัน |
| โหมดความเร็ว | Draft (เร็วขึ้น 10×) / Fast (ค่าเริ่มต้น) / Turbo (คิวลำดับความสำคัญ) |
| อัตราส่วนภาพ | ใดก็ได้ด้วย --ar — ค่าตั้งต้น UI: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4 |
| Stylize (--s) | 0–1000 (ค่าเริ่มต้น ~100) |
| Chaos (--c) | 0–100 (ความหลากหลายระหว่าง 4 ตัวเลือก) |
| Weird (--weird) | 0–3000 (สุนทรียศาสตร์ที่ไม่ธรรมดา) |
| Image Weight (--iw) | 0–3 (ค่าเริ่มต้น 1) |
| Omni-Reference | --oref — ล็อกเรื่องใดก็ได้ (ผู้คน, วัตถุ, สินค้า) |
| Style Reference | --sref — ถ่ายโอนสี, อารมณ์, สไตล์การเรนเดอร์ |
| Image-to-Image | URL อ้างอิงนำหน้าใน prompt — 1 ภาพต้องใช้ข้อความ, 2+ ภาพมีหรือไม่มีข้อความก็ได้ |
| ความยาว Prompt | สูงสุด 8,192 ตัวอักษร |
| เวลาตอบสนองโดยประมาณ | Draft ~30 วินาที · Fast 1–3 นาที · Turbo หลายวินาที–1 นาที · Hard cap 20 นาที |
| Flag ที่ถูกล็อก | --v / --version (ล็อกที่ V7), --niji (ไม่รองรับ), --draft / --fast / --turbo (ใช้ตัวเลือก Speed) |
ทำไมต้องเลือก Midjourney V7?
สถาปัตยกรรม V7 ใหม่ทั้งหมด
V7 คือการสร้าง Midjourney ใหม่จากศูนย์ครั้งแรกนับตั้งแต่ V6 — ไม่ใช่การพัฒนาต่อ ความสอดคล้องคมชัดขึ้น, มือและกายวิภาคที่สมจริงยิ่งขึ้น, การทำตามคำสั่งที่ตรงตัวมากขึ้น และแสงและบรรยากาศแบบซีนีมาติกที่เป็นลายเซ็นของ Midjourney ถูกรักษาไว้
Draft Mode สำหรับการทำซ้ำจริงๆ
Draft เรนเดอร์เร็วขึ้นประมาณ 10× กว่า Standard ด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยว สร้างคอมโพสิชันหลายสิบแบบในเวลาที่การเรนเดอร์ Fast หนึ่งครั้งใช้ แล้วรันผู้ชนะใหม่ที่ Fast หรือ Turbo เพื่อความละเอียดสุดท้าย
Omni-Reference: ล็อกเรื่องหลักใดก็ได้
Omni-Reference (--oref) ขยาย character reference ของ Midjourney ไปยังเรื่องหลักใดก็ได้ — ผู้คน, สินค้า, ยานพาหนะ, ชุดแฟนซี — รักษาอัตลักษณ์เดิมข้ามหลายฉาก สำคัญมากสำหรับการถ่ายภาพสินค้าและงานซีรีส์ที่คงเส้นคงวา
Style Reference สำหรับอัตลักษณ์ทางภาพ
Style Reference (--sref) ถ่ายโอนพาเล็ตสี, แสง และสไตล์การเรนเดอร์จากภาพหนึ่งไปยังอีกภาพโดยไม่คัดลอกเรื่องหลัก ใช้เพื่อรักษาความสม่ำเสมอทางภาพของแคมเปญหรือซีรีส์แบรนด์
Native Flag Syntax ครบครัน
ใช้คำศัพท์เดียวกับ Discord และแอปเว็บ Midjourney — --ar, --s (0–1000), --c (0–100), --weird (0–3000), --iw (0–3) ไม่ต้องเรียนรู้ UI แยก วาง prompt ที่รู้จักแล้วก็ใช้งานได้เลย
สี่ตัวเลือก — ไม่ต้องสุ่มใหม่
ทุกงานจะคืนค่าคอมโพสิชันสี่แบบที่ไม่ซ้ำกัน คุณเปรียบเทียบและเลือกที่ดีที่สุดแทนการสุ่มใหม่ ทำให้ได้ภาพที่ต้องการด้วยเครดิตน้อยกว่าโมเดลที่ให้ผลลัพธ์ภาพเดียว
Midjourney V7 เปรียบเทียบกับเครื่องมือสร้างรูปภาพ AI อื่นๆ
| Feature | Midjourney V7 | GPT Image 2 | Flux 2 Pro | Nano Banana Pro |
|---|---|---|---|---|
| ผู้ให้บริการ | Midjourney | OpenAI | Black Forest Labs | |
| วันที่เปิดตัว | เม.ย. 2025 (Alpha) | เม.ย. 2026 | พ.ย. 2025 | ม.ค. 2026 |
| เหมาะที่สุดสำหรับ | สุนทรียศาสตร์, ซีนีมาติก, การกำกับทิศทางงานศิลป์ | ข้อความหลายภาษาและเลย์เอาต์ตามการให้เหตุผล | ความสมจริงระดับสตูดิโอ | การแก้ไขภาพด้วยภาษาธรรมชาติ |
| ตัวเลือกต่องาน | 4 ตัวเลือกที่ไม่ซ้ำกัน | 1 | 1 | 1 |
| ระดับความเร็ว | Draft / Fast / Turbo | ระดับเดียว | ระดับเดียว | ระดับเดียว |
| การอ้างอิงเรื่องหลัก | Omni-Reference (--oref) | สูงสุด 4 รูปภาพอ้างอิง | สูงสุด 8 รูปภาพอ้างอิง | สูงสุด 14 รูปภาพอ้างอิง |
| Style Reference | ใช่ (--sref) | โดยนัยผ่านรูปภาพอ้างอิง | โดยนัยผ่านรูปภาพอ้างอิง | โดยนัยผ่านรูปภาพอ้างอิง |
| Native Flag Syntax | ครบครัน (--ar / --s / --c / --weird / --iw / --oref / --sref) | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การเรนเดอร์ข้อความ | จำกัด | 99%+ ใน 6 ภาษา | ยอดเยี่ยม (ภาษาอังกฤษ) | ยอดเยี่ยม |
| กรณีการใช้งานที่เด่นที่สุด | Concept art, โปสเตอร์, การถ่ายภาพตามอารมณ์ | โฆษณาหลายภาษา, อินโฟกราฟิก, UI mockup | ความสมจริงระดับภาพถ่ายสำหรับสื่อสิ่งพิมพ์ | การแก้ไขสินค้าและความสม่ำเสมอ |
MidjourneyV7Page.useCase.h2
Concept Art และ Pre-Production
สร้างอารมณ์, key art และการพัฒนาภาพสำหรับภาพยนตร์, เกม และแอนิเมชัน Draft Mode ช่วยให้ผู้กำกับหรือหัวหน้างานศิลป์สร้างคอมโพสิชันหลายร้อยแบบในบ่ายเดียว
การถ่ายภาพสำหรับแบรนด์และสื่อสิ่งพิมพ์
สร้างภาพหลักด้วยแสงซีนีมาติกที่เป็นเอกลักษณ์ของ Midjourney ใช้ Style Reference (--sref) เพื่อล็อกรูปลักษณ์ของแคมเปญ และ Omni-Reference (--oref) เพื่อรักษาสินค้าหรือโมเดลให้สม่ำเสมอตลอดการถ่ายทำ
ปกอัลบั้ม, หนังสือ และนิตยสาร
สี่ตัวเลือกต่อ prompt หมายถึงสี่ไอเดียปกในการรันเดียว ปรับ --c เพื่อขยายความหลากหลาย, --s เพื่อเพิ่ม stylization, --weird เพื่อหลุดออกจากตัวเลือกที่ปลอดภัย
การออกแบบตัวละครและ Style Sheet
ล็อกอัตลักษณ์ตัวละครด้วย Omni-Reference แล้วเปลี่ยนท่าทาง, แสง และต้นทุนข้ามฉาก เหมาะสำหรับงานศิลป์ tabletop RPG, pre-production การ์ตูน และการพัฒนาแอนิเมชัน
งานพิมพ์, โปสเตอร์ และสินค้า
เอาต์พุตที่อัตราส่วนภาพเหมาะสำหรับการพิมพ์ (3:4, 4:3) และขยายออฟไลน์ ความสอดคล้องที่ดีขึ้นของ V7 หมายความว่าต้องแก้มือและรัตัชรายละเอียดน้อยลงก่อนส่งพิมพ์
การแสดงภาพสถาปัตยกรรมและสินค้า
พื้นที่, ความลึก, วัสดุ และการสะท้อนทั้งหมดอ่านได้สมจริงมากขึ้นใน V7 ใช้สำหรับภายในและภายนอกในขั้นตอนเริ่มต้น หรือเพื่อเรนเดอร์ hero shot สินค้าจากรูปอ้างอิง clay
สำรวจโมเดลรูปภาพ AI อื่นๆ
GPT Image 2
เครื่องมือสร้างรูปภาพที่เน้นการให้เหตุผลของ OpenAI ด้วยความแม่นยำข้อความหลายภาษา 99%+ ที่ 2K
Nano Banana Pro
เครื่องมือแก้ไขภาพด้วยภาษาธรรมชาติของ Google รองรับรูปภาพอ้างอิงสูงสุด 14 รูป
Flux 2 Pro
เครื่องมือสร้างรูปภาพระดับสตูดิโอของ Black Forest Labs ด้วยเอาต์พุต 4MP และการควบคุมรูปภาพอ้างอิงหลายรูป
Imagen 4
โมเดลภาพที่สมจริงดุจภาพถ่ายของ Google DeepMind พร้อมการควบคุมอัตราส่วนภาพที่แม่นยำ
Ideogram v3
เครื่องมือสร้างรูปภาพที่เน้นตัวอักษร เชี่ยวชาญโลโก้, โปสเตอร์ และการออกแบบที่มีข้อความในภาพ
Seedream 4
เครื่องมือสร้างรูปภาพคุณภาพสูงของ ByteDance พร้อมการควบคุมอัตราส่วนภาพที่แม่นยำและรายละเอียดที่สมบูรณ์
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Midjourney V7
Midjourney V7 คืออะไรและเปิดตัวเมื่อไหร่?
Midjourney V7 คือรุ่นหลักที่เจ็ดของโมเดลรูปภาพ Midjourney เปิดตัวในฐานะ Alpha เมื่อวันที่ April 3, 2025 — การอัปเกรด Midjourney ครั้งใหญ่ครั้งแรกในรอบเกือบหนึ่งปี (V6.1 เปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2024) เป็นสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมด ไม่ใช่การพัฒนาต่อจาก V6
V7 แตกต่างจาก V6 / V6.1 อย่างไร?
V7 สร้างจากศูนย์ ไม่ได้มาจาก V6 การปรับปรุงที่เห็นได้ชัดที่สุดคือ: (1) ความสอดคล้องของรายละเอียดที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด — มือ, ผม, ผ้า, เครื่องประดับ และอุปกรณ์ประกอบฉากขนาดเล็กยังคงรูปเมื่อมองใกล้; (2) การทำตามคำสั่งที่ตรงตัวมากขึ้น; (3) Draft Mode สำหรับการระดมความคิดอย่างรวดเร็ว; (4) Omni-Reference (--oref) ซึ่งขยาย character reference ไปยังเรื่องหลักใดก็ได้; และ (5) Style Reference (--sref) ที่ปรับปรุงแล้ว บรรยากาศสไตล์จิตรกรรมและแสงซีนีมาติกที่เป็นเอกลักษณ์ของ Midjourney ยังคงถูกรักษาไว้
Draft Mode คืออะไร?
Draft Mode เรนเดอร์เร็วขึ้นประมาณ 10× กว่า Standard ด้วยความละเอียดที่ต่ำกว่าและต้นทุนที่ต่ำกว่า ออกแบบมาสำหรับการระดมความคิดอย่างรวดเร็ว — สร้างคอมโพสิชันหลายแบบราคาถูก — ไม่ใช่สำหรับการส่งมอบงานสุดท้าย เมื่อได้คอมโพสิชัน draft ที่ต้องการแล้ว ให้รัน prompt เดิมอีกครั้งที่ Fast หรือ Turbo เพื่อผลิตงานเรนเดอร์ความละเอียดสูง
Draft, Fast และ Turbo แตกต่างกันอย่างไร?
Draft เป็นโหมดที่ถูกที่สุดและเร็วที่สุด (ความละเอียดต่ำกว่า, ใช้สำหรับระดมความคิด) Fast คือค่าเริ่มต้นสำหรับงานจริง Turbo รันบนคิวลำดับความสำคัญด้วยต้นทุนสูงกว่า — ใช้เมื่อคุณต้องการผลลัพธ์ทันที บน LoveGen AI คุณเลือกโหมดในตัวเลือก Speed; flag --draft / --fast / --turbo ภายใน prompt จะถูกตัดออกฝั่งเซิร์ฟเวอร์
Omni-Reference (--oref) คืออะไร?
Omni-Reference คือการพัฒนา character reference ของ V7 แทนที่จะล็อกเฉพาะใบหน้าหรือตัวละคร สามารถล็อกเรื่องหลักใดก็ได้ — สินค้าเฉพาะ, ยานพาหนะ, ชุดแฟนซี หรือบุคคล — ข้ามการสร้างหลายครั้ง เหมาะสำหรับการถ่ายภาพสินค้า, งานซีรีส์ที่คงเส้นคงวา และ brand asset
พารามิเตอร์ / flag ดั้งเดิมใดที่ใช้ได้กับ V7?
พารามิเตอร์ Midjourney V7 มาตรฐานทั้งหมดทำงานเป็น inline prompt flag: --ar (อัตราส่วนภาพ), --s (stylize, 0–1000), --c (chaos, 0–100), --weird (0–3000), --iw (image weight, 0–3), --sref (URL รูปภาพอ้างอิงสไตล์) และ --oref (URL omni-reference) โมเดลถูกล็อกที่ V7 — --v / --version ถูกตัดออก — และ --niji ไม่รองรับ
สามารถทำ image-to-image ได้ไหม?
ได้ อัปโหลดรูปภาพอ้างอิงได้สูงสุด 4 รูปและจะถูกเพิ่มเป็น URL นำหน้า prompt ของคุณ กฎ input ของ Midjourney ใช้บังคับ: รูปภาพอ้างอิงเดียวต้องใช้คู่กับคำอธิบายข้อความ; สองรูปขึ้นไปจะมีหรือไม่มีข้อความเพิ่มเติมก็ได้
ทำไมทุกงานถึงคืนค่าสี่ภาพ?
Midjourney คืนค่าตัวเลือกที่ไม่ซ้ำกันสี่แบบต่องานเสมอ เพื่อให้คุณเปรียบเทียบคอมโพสิชันและเลือกผลลัพธ์ที่ดีที่สุด — ใกล้เคียงกับ contact sheet มากกว่าการเรนเดอร์ภาพเดียว LoveGen AI แสดงสี่ภาพในรูปแบบ 2×2 grid; คลิกภาพย่อใดก็ได้เพื่อขยาย
จะเกิดอะไรขึ้นถ้า prompt ของฉันถูกกรองโดยการกลั่นกรองเนื้อหา?
Midjourney บังคับใช้นโยบายเนื้อหาฝั่งเซิร์ฟเวอร์ งานที่ถูกบล็อกโดยการกลั่นกรองจะไม่คืนค่าภาพ และตามนโยบายของ Midjourney เครดิตสำหรับงานที่ถูกกรองจะไม่ได้รับคืน รักษา prompt ให้อยู่ภายใน Community Guidelines ที่ Midjourney เผยแพร่