Midjourney

Mj Blend

Midjourney按次計費
Alias:mj_blend

Midjourney Blend 融合 2–5 张图片的概念与风格,适合探索新的材质、配色、造型和视觉主题。

Midjourney多图融合
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Pricing by Supplier

比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。

供應商1
USD · 每 請求效能 · Last 24 hours
供應商價格/請求
标准按次

图片音频视频等多模态按次计费

$0.025
刪除線金額為標準價。效能統計涵蓋最近 24 小時,實際表現隨請求變化。

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能力 / 支援的模態

函數呼叫工具JSON 模式結構化輸出視覺
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Unknown
分詞器
BPE (vendor-specific)
許可證
Provider-specific未知
數據保留71 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。

指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Mj Blend

目前基準快照不包含此模型。

缺少模型或測量值不代表零分。

基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。

About Mj Blend

把几张参考图融合成新创意

Midjourney Blend 使用 2–5 张图片,综合其中的概念、颜色与风格生成新的画面。适合在设计早期探索方向,例如把自然纹理与工业产品组合,或将不同空间氛围融入同一套视觉构想。

它会重新理解和生成画面,不是把图片简单拼贴,也不适合要求原样保留每个元素的位置。参考之间有明确关联时,结果更容易形成统一主题;差异较大时,则可以用来寻找意料之外的视觉组合。

输入应为真实图片,并尽量选择与目标画幅接近的素材,减少裁切对主体的影响。Blend 本身不接受文字提示;如果还需要指定人物动作、布局或文字描述,应选择支持图像提示的 Imagine 流程。

适合做精确产品合成吗? 更适合创意探索。需要保留商品结构与细节时,应检查结果,并使用相应编辑流程继续制作。

几张图都要同样风格吗? 不必,但最好清楚每张图贡献什么,例如造型、材质或配色,这样更容易比较结果。

Use cases and prompting

准备 2–5 张互补参考图

例如,上传一张玻璃花瓶、一张冰川纹理和一张蓝绿色室内空间,探索冷色透明材质的家居视觉。先确认每张图片主体清楚、画幅接近目标,再提交融合任务。

等待生成完成后,比较整体主题、主体轮廓与材质表达,选择方向继续变化或编辑。需要文字控制时改用 Imagine 的图像提示,不要把普通文字口令当作 Blend 输入;需要精确保留原图的部分应逐项检查。

API access

API 介面文件

mj_blend

請查看對應文件,了解此模型的請求參數與呼叫範例。

身份驗證

所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。

在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。

速率限制

供應商RPMTPMRPD
标准按次無限制無限制無限制

無限制

Frequently asked questions about mj_blend

What is mj_blend?

Midjourney Blend 融合 2–5 张图片的概念与风格,适合探索新的材质、配色、造型和视觉主题。

How do I call mj_blend?

Create an API key with access to mj_blend, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.

How is mj_blend priced?

Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.

How should I evaluate mj_blend for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.