Midjourney

Mj Variation

Midjourney按次計費
Alias:mj_variation

Midjourney Variation 围绕选中的图片生成新版本,适合保留创意方向,继续探索局部细节、画面布局和更大胆的视觉方案。

Midjourney图像变体
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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35 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 Variation

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 Variation

从一张好图发展出更多选择

当图片已经接近想要的方向,Variation 可以用它作为起点继续生成新版本。你不必从空白重新描述整个画面,便能比较不同的细节与布局。它适合角色概念、游戏场景、活动主视觉等创意筛选,也适合在初稿中挑出最有潜力的一张继续深化。

变体有不同程度的变化。Subtle 着重于较小的细节调整,适合已经满意整体效果、只想再找更合适局部的情况;Strong 保留主要主题,同时更明显地改变视觉呈现,适合继续打开思路。使用四宫格的 V1–V4 时,变化方式还会受到任务采用的变体设置影响。

能让指定位置完全不变吗?

变体会重新生成画面,不能保证每处细节都固定。若你只想更改某一小块而保留其他区域,应选择支持区域编辑的流程。需要连续保留角色或产品外观时,也应配合相应参考条件,并逐张检查一致性。

怎样顺便修改描述?

在支持 Remix 的流程中,可以在做变体时调整提示词,例如把傍晚的场景改成清晨。一次只改一个主要条件,更容易看清变化来自哪里;若主题和构图都想重做,重新生成通常更便于表达完整的新需求。

Use cases and prompting

从已完成任务里选出最接近目标的图片,使用该图对应的 V/Variation 动作,并保留源任务 ID 与图片编号。

例如一组“雨夜书店门口”的概念图中,第一张的构图最好,可先用较轻的变体寻找更自然的招牌光和路面倒影;若想探索更戏剧化的空间和视角,再使用较强的变体。

只有在支持 Remix 的操作中才提交修改后的描述。生成后把新图与原图并排比较,关注主体位置、光线及关键道具,再从满意结果继续,而不是一轮轮无差别延伸。

API access

API 介面文件

mj_variation

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_variation

What is mj_variation?

Midjourney Variation 围绕选中的图片生成新版本,适合保留创意方向,继续探索局部细节、画面布局和更大胆的视觉方案。

How do I call mj_variation?

Create an API key with access to mj_variation, 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_variation 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_variation for my project?

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