這是《AI 工具實戰 30 天：從提示詞到 Agent，每天一個工具改變你的工作方式》系列第 10 篇，共 30 篇。前九篇我們走過了文字生成、程式輔助、搜尋增強等工具，今天進入視覺創作領域——Midjourney，目前最被廣泛使用的 AI 圖像生成平台之一。

This is Part 10 of 30 in the series “30 Days of AI Tools in Action: From Prompts to Agents, One Tool Every Day to Transform How You Work.” After nine articles covering text generation, coding assistance, and search augmentation, we now step into visual creation — Midjourney, one of the most widely used AI image generation platforms today.

これは「AIツール実践30日間：プロンプトからエージェントまで、毎日一つのツールで仕事を変える」シリーズの第10回（全30回）です。これまでテキスト生成、コーディング支援、検索拡張などのツールを取り上げてきましたが、今回はビジュアル制作の領域へ踏み込みます。現在最も広く使われているAI画像生成プラットフォームの一つ、Midjourneyを紹介します。

為什麼「隨便打幾個字」出不了好圖Why Typing a Few Random Words Won’t Get You Good Resultsなぜ「適当に入力するだけ」では良い画像が生成されないのか

很多人第一次用 Midjourney 的體驗是：輸入「a beautiful landscape」，得到一張還算漂亮但完全不符合需求的圖。問題不在工具，在於提示詞缺乏結構。Midjourney 的提示詞本質上是一套語言協議，包含主體描述、風格修飾、技術參數三個層次。主體描述決定「畫什麼」，風格修飾決定「怎麼畫」，技術參數則控制輸出規格。三者缺一，結果就會漂移。

Most people’s first experience with Midjourney goes like this: type “a beautiful landscape,” get something pretty but completely off-target. The problem isn’t the tool — it’s that the prompt lacks structure. Midjourney prompts are essentially a language protocol with three layers: subject description, style modifiers, and technical parameters. Subject defines what to draw, style defines how to draw it, and parameters control output specs. Miss any layer and your results will drift.

Midjourneyを初めて使う多くの人は「a beautiful landscape」と入力して、それなりに綺麗だが全く意図と違う画像を得るという経験をします。問題はツールではなく、プロンプトに構造がないことです。Midjourneyのプロンプトは本質的に三層の言語プロトコルです。主体の描写（何を描くか）、スタイル修飾（どう描くか）、技術パラメータ（出力仕様の制御）。この三つが揃わなければ、結果は意図からずれてしまいます。

核心參數語法拆解Breaking Down the Core Parameter Syntaxコアパラメータ構文の解説

掌握以下幾個參數，能立刻提升輸出品質。`–ar`（aspect ratio）控制畫面比例，例如 `–ar 16:9` 適合橫幅封面，`–ar 9:16` 適合手機壁紙。`–v`（version）指定模型版本，目前 `–v 6.1` 在細節與真實感上表現最佳。`–style raw` 可關閉 Midjourney 的自動美化，讓輸出更貼近你的原始描述，適合需要精準控制的設計師。`–chaos`（0–100）控制變異程度，數值越高結果越多樣，適合探索階段；數值低則輸出更穩定，適合執行階段。`–no` 參數用於排除不想要的元素，例如 `–no text, watermark` 可避免圖中出現文字。

A handful of parameters will immediately lift your output quality. `–ar` controls aspect ratio — `–ar 16:9` works for banner covers, `–ar 9:16` for mobile wallpapers. `–v` specifies the model version; `–v 6.1` currently delivers the best detail and realism. `–style raw` disables Midjourney’s auto-beautification, keeping output closer to your raw description — ideal for designers who need precise control. `–chaos` (0–100) governs variation: high values produce diverse results for exploration, low values stabilize output for execution. `–no` excludes unwanted elements, e.g. `–no text, watermark` keeps your image clean.

以下のパラメータを押さえるだけで、出力品質は大きく向上します。`–ar`はアスペクト比を制御します。`–ar 16:9`はバナーカバーに、`–ar 9:16`はスマホ壁紙に適しています。`–v`はモデルバージョンを指定し、現在は`–v 6.1`が細部のリアリティで最も優れています。`–style raw`はMidjourneyの自動美化をオフにし、元の記述に忠実な出力を得られるため、精密なコントロールが必要なデザイナーに向いています。`–chaos`（0〜100）は変異度を制御し、高い値は探索フェーズに、低い値は実行フェーズに適しています。`–no`は不要な要素を除外します（例：`–no text, watermark`）。

風格控制的三種策略Three Strategies for Style Controlスタイル制御の三つの戦略

第一種是「藝術家參照法」：在提示詞中加入藝術家名字或風格流派，例如 `in the style of Moebius` 或 `Bauhaus poster design`，能快速鎖定視覺語言。第二種是「攝影技術描述法」：加入鏡頭、光線、景深等攝影術語，例如 `shot on 35mm film, golden hour lighting, shallow depth of field`，讓 AI 理解你想要的質感。第三種是「情緒關鍵字法」：用形容詞描述氛圍，例如 `melancholic, cinematic, ethereal`，引導整體色調與構圖方向。三種策略可以混搭，但建議每次只調整一個變數，才能清楚知道哪個關鍵字在發揮作用。

The first strategy is artist reference: add an artist’s name or style movement to your prompt, like `in the style of Moebius` or `Bauhaus poster design`, to quickly lock in a visual language. The second is photography technique description: include lens, lighting, and depth-of-field terms like `shot on 35mm film, golden hour lighting, shallow depth of field` so the AI understands the texture you want. The third is mood keywords: use adjectives to describe atmosphere — `melancholic, cinematic, ethereal` — to guide overall tone and composition. These strategies can be mixed, but change only one variable at a time so you know exactly which keyword is doing the work.

一つ目は「アーティスト参照法」：プロンプトにアーティスト名やスタイル流派を加えます。例えば`in the style of Moebius`や`Bauhaus poster design`で、視覚言語を素早く固定できます。二つ目は「撮影技術描写法」：レンズ、光、被写界深度などの写真用語を加えます。例えば`shot on 35mm film, golden hour lighting, shallow depth of field`とすることで、AIが求めるテクスチャを理解します。三つ目は「ムードキーワード法」：`melancholic, cinematic, ethereal`のような形容詞で雰囲気を描写し、全体のトーンと構図を誘導します。三つの戦略は組み合わせ可能ですが、一度に一つの変数だけ変えることで、どのキーワードが効いているかを明確に把握できます。

非設計師的實用工作流A Practical Workflow for Non-Designersデザイナー以外のための実践ワークフロー

如果你不是設計師，建議從「模板提示詞」開始：找到一張你喜歡的圖，用 `/describe` 指令讓 Midjourney 反向生成提示詞，再以此為基礎修改。這個逆向工程方法能讓你快速理解高品質提示詞的結構，而不需要從零摸索。另一個技巧是善用 `–seed` 參數：當你生成了一張滿意的圖，記錄其 seed 值，之後可以用相同 seed 加上微調的提示詞，在保持整體風格的前提下改變細節。這對需要系列一致性的品牌素材製作特別有用。Midjourney 的學習曲線不在於工具本身，而在於建立一套屬於自己的提示詞語言庫。每次生成後記錄有效的關鍵字組合，幾週後你就會擁有一套可複用的視覺生產系統。

If you’re not a designer, start with template prompts: find an image you like, use the `/describe` command to have Midjourney reverse-engineer a prompt from it, then modify from there. This reverse-engineering approach helps you quickly understand the structure of high-quality prompts without starting from scratch. Another useful technique is the `–seed` parameter: when you generate an image you’re happy with, note its seed value. You can then use the same seed with slightly adjusted prompts to change details while preserving the overall style — especially useful for brand assets that need series consistency. The learning curve with Midjourney isn’t about the tool itself; it’s about building your own prompt vocabulary library. Log effective keyword combinations after each session, and within a few weeks you’ll have a reusable visual production system.

デザイナーでない場合は「テンプレートプロンプト」から始めることをお勧めします。気に入った画像を見つけ、`/describe`コマンドでMidjourneyにプロンプトを逆生成させ、それをベースに修正します。このリバースエンジニアリング手法により、ゼロから試行錯誤せずに高品質なプロンプトの構造を素早く理解できます。もう一つのテクニックは`–seed`パラメータの活用です。満足のいく画像が生成できたら、そのseed値を記録しておきます。同じseedに微調整したプロンプトを組み合わせることで、全体のスタイルを保ちながら細部を変更できます。シリーズの一貫性が必要なブランド素材制作に特に有効です。Midjourneyの学習曲線はツール自体にあるのではなく、自分だけのプロンプト語彙ライブラリを構築することにあります。毎回の生成後に有効なキーワードの組み合わせを記録していけば、数週間後には再利用可能なビジュアル制作システムが手に入ります。

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峰値 PEAK / 阿峰

全端开发者 · 套利交易员 · 在日创业者

Full-Stack Dev · Arb Trader · Japan-based Founder

フルスタック開発者 · アービトラージトレーダー · 在日起業家

在大阪构建系统、做套利交易、探索 AI Agent。相信系统的力量大于意志力。

Building systems, trading arb, exploring AI agents from Osaka. Systems over willpower.

大阪でシステムを構築し、アービトラージ取引を行い、AIエージェントを探求。システムは意志力を超える。

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