Midjourney

Mj Imagine

Midjourney按次計費
Alias:mj_imagine

Midjourney Imagine 根据文字和可选参考图生成新图片,适合概念设计、插画与宣传视觉,并可从候选图继续变体或编辑。

Midjourney文字与可选参考图创作
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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

$0.035
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。

左右滑動表格,查看完整價格與效能。

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51 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 Imagine

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 Imagine

把视觉想法变成候选画面

Imagine 是从创作描述开始生成图片的方式。你可以写出一个尚不存在的空间、一组产品陈列或故事中的场景,让 Midjourney 给出可供比较的画面。它尤其适合设计早期的风格探索:先找到构图、配色和氛围,再对满意的结果继续变体、放大或编辑。

描述时优先交代主体及其所处环境,再补充视角、光线、材质和表现形式。简洁、具体的视觉信息通常比大量抽象赞美词更有帮助。宽高比和风格参数可以进一步约束结果,具体语法按所选版本与当前渠道支持的设置提交。

参考图能起什么作用?

图片提示可以影响内容、构图、色彩和风格;风格参考则着重提供视觉语言。准备参考图时,应先决定要借鉴什么,再配合文字描述新的目标场景,而不是期望它逐像素复制。

生成后如何继续?

等待任务完成,比较候选图的主体、轮廓和画面关系,再使用结果实际提供的动作继续创作。已有画面只需小改时,可转向变体或局部编辑;想重新寻找主题方向,则调整提示词再次 Imagine。

Use cases and prompting

从一条清楚的画面描述开始,例如:

山间湖畔的玻璃温室,内部有层叠的绿色植物与小型阅读区,雨后清晨,薄雾笼罩松林,暖光从温室透出,远景环境概念设计,横向宽幅构图。

若使用参考图,按接口要求提交图片或链接,并明确要借鉴的是空间结构、色彩还是绘画风格。设置所需画幅后发起任务,保存返回的任务信息。

完成后挑选最符合目标的一张,先判断构图和主体,再检查局部细节;围绕选定结果继续操作,比每轮同时改变许多条件更容易找到满意方向。

API access

API 介面文件

mj_imagine

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_imagine

What is mj_imagine?

Midjourney Imagine 根据文字和可选参考图生成新图片,适合概念设计、插画与宣传视觉,并可从候选图继续变体或编辑。

How do I call mj_imagine?

Create an API key with access to mj_imagine, 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_imagine 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_imagine for my project?

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