Midjourney V8.1 帶來了哪些改變，為何此刻關鍵？
Midjourney V8.1 已於 2026 年 6 月 10 日成為預設模型，取代 V8。除非你明確指定版本，否則每一次生成都會走 V8.1。標準算圖速度比 V8 快約 4 至 5 倍，原生 2K HD 圖像無需再額外升尺寸，重新調校的 Raw 模式讓你可以直接掌控渲染管線。但大多數使用者尚未調整提示詞來善用這些升級。
如果你的 Midjourney 輸出感覺和三個月前差不多，原因就在這裡。V8.1 解讀提示詞的方式不同。它保留 V8 會遺失的小細節，能準確渲染引號文字，並讓你用一個參數關掉 Midjourney 招牌的「自動美化」濾鏡。費用沒漲，但輸出上限完全不一樣。
這篇文章針對三個大多數人尚未開啟的 V8.1 能力，提供實戰指引：HD 高解像生成、Raw 模式、引號文字提示。每一段都會給你具體參數、視覺差異，以及它解鎖了什麼類型的工作。
Midjourney V8.1 的 HD 圖像是什麼？
V8.1 的 HD 圖像原生生成接近 2K 解析度。V8 時代你需要先生成 1024 像素的標準圖，再透過第二次升尺寸工作才能達到 2K。V8.1 一次就完成高解析度渲染，紋理更銳利，皮膚與布料更乾淨，產品照與海報的可讀性大幅提升。在提示詞末端加入 --hd 即可啟用。
差異最明顯的位置在小細節。觀察眼睛、首飾、髮絲、布料紋理，以及任何印刷文字。V8.1 HD 能保住這些元素，而 V8 通常會糊掉。對於客戶工作，或任何將被印刷、投影至大於手機螢幕的圖像而言，HD 已是基本配置，不再是高階選項。
馬上試試以下提示：
--- A close-up portrait of a Hong Kong woman in her late 30s, soft natural window light, wearing a simple white shirt, photographed on a Hasselblad medium format camera, sharp focus on eyes, shallow depth of field, professional headshot quality --ar 4:5 --hd --raw
在 V8.1 上分別跑兩次：一次有 --hd，一次沒有。眼神細節、髮絲紋理、襯衫布料的差異會立即顯現。如果你還在沒有 --hd 的狀態下做人像或產品工作，你正放棄這次升級的紅利。
提醒一點：HD 工作消耗更多算力。原本 Pro 方案夠用一個月的額度，若每張都開 HD，可能提早用完。HD 留給定稿，探索階段用標準模式即可。
Raw 模式如何改變輸出？
Raw 模式關掉 Midjourney 預設的美學處理層。每一個 Midjourney 版本都會在你的提示詞之上疊加自家風格：電影感打光、戲劇陰影、稍帶風格化的色調。Raw 模式把這層風格化關掉。你描述什麼，就出現什麼。使用 --raw 參數即可啟用。Raw 是「Midjourney 解讀你」和「Midjourney 渲染你」的差別。
最直觀的測試方式：用一段簡單提示「a photograph of a banana on a kitchen counter」分別跑有 --raw 和沒有 --raw。沒開 Raw 會得到一張電影海報級的香蕉照，有明顯方向光與戲劇感。開了 Raw 你得到的更接近手機隨手拍的快照。這正是重點。Raw 給你一個中性起點。
應該使用 Raw 模式的情境：
--- 需要對標真實型錄的產品攝影，不要電影感
--- 寫實的紀實或編輯類攝影
--- 需要進入 Photoshop 或其他工具二次編輯的參考圖
--- 預設色調與品牌調性衝突的任何專案
不應該使用 Raw 模式的情境：
--- 電影海報、戲劇感概念圖，或任何需要電影感加成的視覺
--- 快速氛圍板，預設質感正是你要的氛圍
--- 風格化插畫，順著 Midjourney 美學走更有效率
大多數使用者犯的錯誤是不開 Raw，然後寫越來越長的提示詞去對抗預設風格。先開 Raw，再加上你真正想要的元素，幾次迭代就能到位。
V8.1 的引號文字渲染有多準確？
V8.1 終於能以高準確度渲染提示詞中的引號文字。街道招牌可以讀出來，產品標籤清晰可辨，海報標題顯示你指定的字句。V8 在這方面表現不穩，字體經常變成亂碼或扭曲字母。對於短而乾淨的字串，V8.1 已將這個落差大幅收窄。
做法很簡單。把你想渲染的文字放進雙引號中，直接寫進提示詞。字串保持短，最好不超過 25 個字元。指明字體方向。把它放在場景中一個明確的表面上。
試試這段提示：
--- A vintage Hong Kong noodle shop signboard in red and gold paint, the signboard reads "金記麵家" in bold calligraphic Chinese characters, weathered wooden background, narrow alley setting, atmospheric photography, late afternoon light --ar 3:2 --hd --raw
V8.1 在大多數生成中都能合理準確地渲染這四個中文字。V8 在相同提示下會輸出無法辨識的塗鴉。對於中英混合招牌、純英文，或包裝上的短產品名稱，準確率已高到只需快速校對就能專業使用。
需要知道的限制：長句仍會劣化。超過 30 個字元就是賭運氣。書頁、報紙、螢幕內的長段文字仍會渲染成像字母但不可讀的填充。引號文字適用於標題與招牌，不適用於整段內容。
如何把 HD、Raw 與引號文字組合進同一條提示？
三個參數可以疊加使用。同一條提示詞可同時加入 --hd --raw 與引號文字，效果相互加成。HD 給你解析度，Raw 給你中性渲染，引號文字給你可讀的字樣。這個疊加組合正是大多數專業人士現在做定稿工作時的 V8.1 預設配置。
V8.1 定稿提示詞的四段式範本：
1. 主體與場景。描述你要什麼以及它在哪裡。在物件、光線、氣氛上具體一些。
2. 相機與風格錨點。指明相機、鏡頭，或攝影風格。這把圖像錨定在一個可辨識的視覺語言中。
3. 引號文字（如有需要）。把所需招牌或標籤放進雙引號，短而清楚。
4. 參數。在末端加上 --ar（長寬比）、--hd、--raw。
完整範本範例：
--- [Subject], [environment], [lighting], [mood], photographed on [camera/lens style], [the sign/label reads "TEXT"], --ar 3:2 --hd --raw
把這個範本存下來。針對每個專案調整方括號內容。原本要五輪迭代才到位的圖，現在一到兩輪即可。
哪些常見錯誤會毀掉 V8.1 的輸出？
大多數 V8.1 輸出問題可追溯至四個可預測的錯誤。每一個都有立即可用的修正。生成前先調整這些設定，可以省下整批算力。
錯誤一：提示詞塞太多。V8.1 比 V8 更仔細閱讀提示，因此塞進 40 個形容詞反而會混淆它。模型試圖滿足全部訊息，結果產生視覺雜訊。把提示詞砍到 25 字以內。先寫主體。次要細節放後面。
錯誤二：使用 V7 時代的風格修飾詞。諸如「hyperrealistic, 8K, ultra-detailed, masterpiece, trending on ArtStation」這類片語屬於 V5 時代的提示技巧。V8.1 會忽略或主動扣分。用一個具體的攝影參考取代它們，例如「shot on Leica Q3, f/1.7 aperture」。
錯誤三：紀實作品忘了加 --raw。如果你的圖像需要看起來真實而非電影感，Raw 並非選項。沒有它，V8.1 會繼續疊加戲劇陰影與風格化色調。這是專業攝影師抱怨「AI 圖像看起來假」的最大原因。
錯誤四：探索階段就開 HD。HD 讓每張圖的點數成本翻倍甚至翻三倍。氛圍板或概念探索階段，用標準模式即可。鎖定提示方向後再切換到 HD。「Run batch as HD」功能可讓你按需把鎖定種子的提示重新跑成 HD。
如何打造一個可規模化的 V8.1 工作流程？
一個可規模化的 V8.1 工作流程有三層：範本庫、參數紀律、審核濾鏡。範本庫是你針對每類專案儲存的四段式定稿提示詞。參數紀律是知道該專案的 HD 與 Raw 預設為開或關。審核濾鏡是決定哪些圖入選定稿的篩選規則。
步驟一：建立五個範本提示。挑出你最常產出的五種圖像類型，例如產品主視覺、生活情境、人像、橫幅、社交貼圖。為每一類寫一個四段式範本。存進 Notion、Google Doc，或 Claude 專案檔。
步驟二：為每個範本鎖定參數預設。產品主視覺：--hd --raw。氛圍板：標準，不加 --raw。社交貼圖：--hd，--raw 關閉。每個範本記錄一次，從此不再在工作中途決定。
步驟三：設定審核濾鏡。Midjourney 每次生成四張圖時，事先決定你會保留零張、一張，還是放大全部四張。這阻止你陷入把每張都升尺寸的陷阱，最後資產庫裡塞了三張幾乎相同的檔案。
把 Midjourney 當成單次提示機器的人，會停在基本能力的高原。建立範本、鎖定參數、套用審核濾鏡的人，會進入 AI 圖像工作如同受控生產線的境界，而不再像吃角子老虎機。
結論：從只會皮毛到穩定產出
V8.1 的三項升級——HD、Raw、引號文字——只有在你真正打開開關時才會兌現。大多數使用者沒有，所以即使用 V8.1 方案，輸出仍停留在 V8 水準。上文的「範本加參數」打法，把 Midjourney 從創意賭博變成一個能在第一次或第二次就交出你要求結果的工具。
每一次版本更新都帶來新參數、新模式、新邊界情境，AI 圖像生成因此令人卻步。懂AI的冷，更懂你的難，UD 同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。重點不是把每個 flag 背下來。而是建立最小的工作流程，穩定產出你能交付的成果。
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