Midjourney 由 David Holz 于2022年3月推出，是全球首个快速生成AI制图并开放给大众申请使用的平台，创始人此前曾联合创办Leap Motion。其技术基于扩散模型，通过Discord平台运行，用户输入文字指令即可在约1分钟内生成对应图像。
从版本谱系来看，Midjourney 已发展出以下主要版本线：
初代探索系列（V1 → V3） ：V1（2022年2月，初始版本，风格抽象如草图）→ V2（2022年4月12日，引入“放大”和“变化”功能，制定定价计划）→ V3（2022年7月25日，背景和透视处理更合理，引入“风格化”和“质量”参数）。V3发布时，Midjourney的Discord社区用户已超过100万。
实用化转折系列（V4 → V5） ：V4（2022年11月5日，全新代码库和AI架构，可生成类似照片的逼真图像）→ V5（2023年3月16日，现实感和美学效果大幅提升，对材料、风格等描述词汇理解更深入）→ V5.1（2023年5月3日，擅长自然语言提示，支持--tile参数）→ V5.2（2023年6月23日，细节更清晰，色彩、对比度和构图更佳）。
文本生成与个性化系列（V6 → V6.1） ：V6（2023年12月21日，首次支持在图像上生成文本，照片真实感提升到新水平）→ V6.1（2024年7月31日，发布版本说明）。
草稿模式与个性化系列（V7） ：V7 Alpha（2025年4月4日发布），引入全新的“草稿模式”（Draft Mode）和模型个性化。草稿模式渲染速度是标准模式的10倍，成本仅为标准模式的一半；网页端提示栏切换为“对话模式”，用户可实时修改提示。
V8系列（当前主力） ：V8.0 Alpha（2026年3月17日在alpha.midjourney.com发布，生成速度约提升5倍，原生支持2K分辨率--hd模式和--q 4模式）→ V8.1（2026年4月14日发布，6月10日成为默认版本，标准任务渲染速度比早期版本快4-5倍）→ V8.2（2026年7月24日成为当前默认版本，聚焦审美、画质和个性化，引入全新Edit Model）。
动漫专项系列（Niji） ：Niji V6（2024年1月29日）→ Niji V7（2026年1月9日，改进动漫一致性、提示理解、文本渲染和sref性能）。
第二部分：各版本详细对比与拆解
一、V5 → V6 → V7 → V8.2 核心能力对比
维度 V5.2 V6 V7 V8.2
发布时间 2023年6月 2023年12月 2025年4月 2026年7月
文本生成 不支持 首次支持 支持 支持（--q 4提升一致性）
原生分辨率 SD SD SD 原生2K（--hd模式）
生成速度 基准 基准 草稿模式10倍速 比早期版本快4-5倍
个性化 无 无 模型个性化 Personalization Profile大幅增强
编辑能力 Vary Region Vary Region Omni Reference / Character Reference / Retexture Edit Model（替代前代工具）
最大宽高比 14:1 14:1 14:1 14:1（HD下4:1）
图像风格 细节清晰、真实感强 照片真实感新水平 标准 更创意、大胆、精致、前卫
V5.2在照片真实感、色彩对比度和构图方面建立了坚实基础，对提示词的理解和对--stylize参数的全范围响应更加敏感，但缺乏文本生成能力。V6首次支持在图像上生成文本，同时将照片真实感提升到了新的水平，提示词理解也显著提高。V7引入的草稿模式是一个交互范式的突破——用户可以在生成过程中实时修改提示（如将“猫”替换为“猫头鹰”或改变时间为“夜晚”），系统会自动调整并重新生成。
V8.2是目前最新且功能最完整的版本。它通过Personalization Profile大幅增强了对用户审美偏好的理解能力，尤其是积累了大量评分数据的用户档案。V8.2图像风格被描述为“更创意、大胆、精致和前卫”，同时引入了全新的Edit Model替代了之前的Omni Reference、Character Reference和Retexture工具，实现指令编辑、多图参考生成（单次最多4张参考图）、局部重绘和画布扩展的集成化操作。
二、V8系列内部版本差异
维度 V8.0 Alpha V8.1 V8.2
发布时间 2026年3月17日 2026年4月14日 2026年7月24日
状态 已退役 可选 当前默认
速度 ~5倍于前代 4-5倍于早期版本 与V8.1相当
HD原生输出 支持（4倍GPU消耗） 支持（1.3分钟GPU vs SD 0.8分钟） 支持
个性化 支持V7档案向后兼容 需解锁Global V7/V8档案 大幅增强，更大更优图像池
编辑模型 无 无 Edit Model（最大亮点）
默认审美 需强依赖sref/moodboard 改进提示遵循 更创意、大胆、精致
V8.0 Alpha是V8系列的早期测试版本，已于2026年7月24日退役。V8.1的核心贡献是速度——标准任务渲染比早期版本快4-5倍，同时原生支持2K HD图像输出，无需额外的放大步骤。V8.2则将重心放在审美和编辑能力上，引入了全新的Edit Model。
三、定价体系对比
维度 Basic Standard Pro Mega
月付价格 $10 $30 $60 $120
年付价格 $96（$8/月） $288（$24/月） $576（$48/月） —
Fast GPU时长 3.3小时 15小时 30小时 60小时
Relax模式（无限图像） 无 有 有 有
Relax模式（无限视频） 无 无 有 有
Stealth模式（隐私） 无 无 有 有
Midjourney采用订阅制，不提供长期免费生成档。四个套餐的核心差异在于Fast GPU时长、是否支持Relax无限出图、以及Stealth隐私模式。Relax模式下生成不消耗Fast时长，图像侧可视为无限，但需排队等待，等待时间可从接近0到约30分钟不等，取决于队列和使用强度。Stealth模式仅在Pro和Mega套餐中提供，对需要保密客户项目的商业团队是刚需。
按GPU时间计费的理解方式：一组SD四图约消耗0.8分钟GPU时间，HD约1.3分钟。这意味着Basic套餐的3.3小时Fast时长大约可生成约250组SD四图。
第三部分：为什么分这么多版本？
一、场景适配：从爱好者到商业团队的全层级覆盖
Midjourney的版本和套餐分层遵循一套清晰的目标用户匹配逻辑。目标用户大致分为三层：爱好者/轻量试玩需要低价格门槛但不需要无限量；创作者/独立设计师需要“够用的快通道”加“慢但无限”的兜底；商业团队/年营收较高的公司需要客户保密、高并发和商用合规。
Basic套餐以$10/月服务于第一层用户，Standard和Pro以无限Relax模式服务于第二层，Mega和Stealth模式服务于第三层。版本方面，V8.1的速度优势服务于高频实验场景，V8.2的审美和Edit Model服务于商业交付场景，V7的草稿模式服务于快速创意探索。
二、GPU计价模式：把算力当“流量包”售卖
Midjourney最独特的产品化设计在于其GPU时长计价模式——用户购买的实际上是GPU计算时间，而非生成次数或Token数量。Fast模式消耗每月定额的Fast GPU时长，未用完的时间不结转到下月；Relax模式不消耗Fast时长但需排队等待。这种设计将算力变成可售卖的“流量包”，并用Fast/Relax/Stealth将不同支付意愿的用户精准拆开。
这一模式的核心价值在于：它使Midjourney能够为不同使用强度的用户提供差异化的价格方案。偶尔出图的爱好者以$10/月的低价获得基础体验，日均出图的独立设计师以$30/月的Standard套餐获得无限Relax出图的兜底，高频出图的商业团队以$60-120/月的Pro/Mega套餐获得Stealth隐私和视频生成的额外能力。
三、技术路线跃迁：从质量竞赛到速度与编辑能力并重
Midjourney的技术路线经历了三次明确转向。V4到V6阶段的核心目标是“生成质量”——V4引入全新代码库和架构使图像接近照片级，V5继续提高现实感和美学效果，V6将照片真实感推到新高度并首次支持文本生成。V7阶段转向“交互效率”——草稿模式将生成速度提升10倍、成本降低一半，使用户能够快速迭代创意。V8阶段则转向“速度+编辑能力”——V8.1将标准渲染速度提升4-5倍并原生支持2K输出，V8.2引入全新的Edit Model将编辑能力集成化。
这一演进方向反映了Midjourney对用户需求变化的判断：当生成质量达到一定水平后，用户最稀缺的资源从“生成质量”转向“迭代速度”和“精准控制”。
第四部分：最著名版本——Midjourney V8.2 使用实战
V8.2是Midjourney当前的默认版本，聚焦审美、画质和个性化，引入全新的Edit Model，是目前功能最完整的版本。以下为完整的注册与使用步骤。
步骤一：注册与订阅
访问方式：访问 midjourney.com 注册账号，支持网页端（Create/Explore）和Discord两种入口。
订阅选择：
初次体验：Basic套餐 $10/月（3.3小时Fast GPU时长，约可生成250组SD四图）
日常创作：Standard套餐 $30/月（15小时Fast + 无限Relax出图）
商业项目：Pro套餐 $60/月（30小时Fast + 无限Relax出图/视频 + Stealth隐私模式）
步骤二：设置默认版本为V8.2
在Discord中，在提示词末尾添加版本参数：
text
/imagine prompt: a serene mountain landscape at golden hour --v 8.2
或在网页端设置面板中选择V8.2作为默认版本。V8.2在2026年7月24日成为默认版本，大部分用户无需手动切换即可使用。
步骤三：编写提示词与核心参数
Midjourney提示词推荐按“主体+动作+环境+风格+画质”五层结构编写：
text
/imagine prompt: 一位穿红色汉服的少女站在樱花树下回眸微笑，
柔和的春日阳光透过花瓣洒在脸上，国风水彩风格，高清画质
--v 8.2 --ar 16:9 --stylize 500
V8.2核心参数说明：
--ar 16:9：设置宽高比，最大支持14:1
--stylize 500：风格化程度，数值越高艺术性越强
--hd：原生2K HD输出（消耗1.3分钟GPU时间，SD为0.8分钟）
--q 4：增加额外一致性（消耗4倍GPU时间）
--chaos 20：结果多样性，0-100
--raw：移除默认风格化，获得更“平实可控”的画面
步骤四：使用Edit Model进行精准编辑
V8.2的Edit Model是本次更新的最大亮点，替代了之前的Omni Reference、Character Reference和Retexture工具。核心能力包括：
指令编辑：在Lightbox中打开任意图像，用自然语言指令直接修改：
text
将人物背景替换为海边日落场景，保持人物面部和姿态不变
多图参考生成：单次最多支持4张参考图融合：
text
生成一张产品海报，产品外观参考图1，配色参考图2，排版风格参考图3
局部重绘（Inpainting）与画布扩展（Outpainting） ：针对特定区域进行修改或扩展画布，所有编辑操作可在Lightbox中一站式完成。
步骤五：使用个性化档案（Personalization）
V8.2的Personalization Profile大幅增强，尤其是积累了大量评分数据的用户档案。使用方式：
在网页端进入Personalization设置
对生成图像进行“I like this image”或“I don't like this image”评分
系统自动学习用户的审美偏好，生成个性化档案
生成时自动应用个性化档案，使输出更符合个人风格
V8.0/8.1支持V7个性化档案的向后兼容，V8.2则为Personalization Profile提供了更大更优的图像选择池。
步骤六：速度与成本管理
Fast vs Relax模式选择：
需要快速出图时使用Fast模式，消耗Fast GPU时长
批量出图或非紧急任务使用Relax模式（Standard及以上套餐），不消耗Fast时长但需排队
GPU时间消耗参考：
一组SD四图：约0.8分钟GPU
一组HD四图：约1.3分钟GPU
使用--hd与--q 4同时启用：消耗16倍GPU时间
第五部分：不同版本的实践成果
案例一：中银香港（BOCHK）BoC Pay AI艺术系列（基于Midjourney）
中银香港旗下BoC Pay推出新推广活动，与本地艺术家合作，利用Midjourney的机器学习能力生成了三件原创数字艺术作品，分别命名为“Quadtree of Dawn”“Quadtree of Summer”等。
实践成效：这些作品将金融科技与艺术创意融合，以独特的视觉语言展现了银行业的未来愿景。这一案例代表了Midjourney在金融品牌营销中的创新应用——通过AI生成的艺术作品，品牌能够以更低的成本和更快的周期获得高质量的视觉内容，同时传递科技创新的品牌形象。
案例二：必胜客“Takeaway Pocket Pleasers”AI营销活动（基于Midjourney）
必胜客使用Midjourney创建了一组展示品牌DNA的视觉效果，作为“Takeaway Pocket Pleasers”营销活动的核心视觉素材。该活动明确将AI生成视觉作为降低广告和创意成本、将节省传递给消费者的战略手段。
实践成效：必胜客的案例展示了Midjourney在快餐品牌营销中的商业价值——通过AI生成视觉素材，品牌能够以传统摄影/设计成本的零头获得高质量创意内容，使营销预算能够更灵活地分配。这一模式的推广意味着AI图像生成正在从“创意实验”走向“营销基础设施”。
案例三：Ruda品牌视觉识别设计（基于Midjourney）
设计师Yai Salinas将一份被废弃的客户需求书转化为Ruda品牌视觉识别设计项目，使用Midjourney生成每一张campaign图像，并进行了完整的艺术指导。
实践成效：这一案例的核心价值在于展示了“AI生成+人类艺术指导”的协作模式。设计师并非简单地让Midjourney随机生成图像，而是将每一张画面都经过精心的艺术指导，包括产品在画面中的位置、光线方向、氛围营造等。最终呈现出的视觉效果被评价为“读起来像是传统摄影作品”，证明了Midjourney在专业品牌设计领域已经具备商业交付级的能力。
案例四：湘西苗绣文创生成化设计研究（基于Midjourney）
中南林业科技大学的研究团队以湘西苗绣文创为研究对象，分析了苗绣文创的现状与Midjourney软件的适配性，从图案、色彩、技法三方面对苗绣文化元素进行了深入研究，探索了基于Midjourney的苗绣文创生成化设计方法。
实践成效：研究发现Midjourney在传统纹样的现代转化中展现出对中式美学元素的深度理解能力——蝴蝶妈妈纹样、鱼纹等苗族经典纹样在转化为现代平面图案时，Midjourney能够在保持纹样核心特征的同时完成风格迁移。这一研究为非遗文化的数字化传承和文创产品设计提供了可操作的技术路径。
案例五：建筑学课程中的Midjourney教学应用（基于Midjourney）
一项针对中国大学建筑学专业一年级设计绘图课程的混合方法案例研究显示，将Midjourney融入项目式学习（PBL）课程后，学生的艺术能力、审美感知力和自信心均得到提升。
实践成效：研究同时识别出了几个挑战，包括GenAI技术的公平获取问题、教师干预的程度以及Midjourney的技术局限。这一案例的核心价值在于验证了Midjourney在教育场景中的可行性——它不仅是一个创作工具，还可以作为培养学生审美判断力和设计思维的辅助手段。
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