Midjourney近期推出的两个新指令——sref和cref，为图像生成提供了更为精细的控制。今天，我们就一同探讨一下这两个指令的差异及其运用方式（请注意，sref和cref目前仅支持niji 6和v6模型）。

1.探索sref功能

sref，即风格参考，它让用户能够指定一张或多张图像作为风格样板。Midjourney会参照这些图像，为生成的图像赋予相似的风格特点。

关于sref的风格，它为我们提供了广泛的选择空间。无论是现实主义、超现实主义，还是抽象主义、表现主义，甚至是印象派、野兽派、立体主义、达达主义、波普艺术等多种风格，都能通过sref轻松实现。

2.解读cref功能

cref，即内容参考，它允许用户选择图像作为内容样板。与垫图相似，cref同样注重图片特征，但主要区别在于，sref更侧重于风格的相似，而cref则更注重内容的相似性。

据MJ官方介绍，cref功能在动漫和游戏领域的应用尤为出色，不过，对于真实人物照片的应用可能并不那么理想。通过cref，我们可以控制图像中包含的具体内容，如动漫角色、动物、风景、建筑、交通工具等。

3.cref的基础应用技巧

首先，在左上角点击上传一张或多张图像。这里，我们选择人物图像进行生成。在选择图像时，请确保图像清晰、光线良好，并且五官不被遮挡。之后，点击发送，并在imagine中输入提示词和尺寸，随后加上“--cref URL”并输入图片的地址。为了进一步优化生成效果，可以使用“--cw”来调试参数配置。请记住，cref目前仅适用于niji 6和v6模型。

默认的参数是100（“--cw 100”）。如果你希望生成的图像与参考图像极为相似，可以将参数调整至80到100之间。而如果你希望生成的图像更贴近关键词描述，并更具扩展性，可以将参数调整至0到30之间。需要注意的是，cref对人物的发饰和服饰还原度较高，但面部和五官的还原度可能并不完美。不过，通过详细描述参考图像的面部特征，可以有效提升人物面部的相似度。此外，参考图像的质量会直接影响生成图像的质量，因此，在选择参考图像时，请务必选择高质量的图像，如高分辨率、清晰锐利、光线充足的图像，避免选择模糊或失真的图像。

cref实例

（--cw 0）时

The girl wearing a denim suit tied a ponytail --ar 9:16 --cref https://s.mj.run/s9ahb_ilI0s  --v 6.0 --cw 0

（--cw 50）时

The girl wearing a denim suit tied a ponytail --ar 9:16 --cref https://s.mj.run/s9ahb_ilI0s --v 6.0 --cw 50

（--cw 100）时

The girl wearing a denim suit tied a ponytail --ar 9:16 --cref https://s.mj.run/s9ahb_ilI0s --v 6.0 --cw 100

关键词翻译：穿牛仔套装的女孩扎着马尾辫

不难发现（--cw 0）时生成的图像虽然还原度不是很高不过对关键词的描述还是很精准的。（--cw 100）时生成的图像还原度虽然很高不过对于关键词的提炼不够精准。（--cw 30到--cw 60）相对来说无论对图像的还原度还是对关键词的可控性能都能较稳定些。

4. sref基础使用方法

跟cref使用的方式相似首先我们点击左上角➕上传一张或多张图像，这里我们选择自己喜欢风格的图像去生成，比如赛博朋克风、波点风、像素风等，然后点击发送，用imagine输入提示词和尺寸后加上--sref URL 并输入图片的地址，切记--sref 目前只适用于 niji 6 和 v6 模型。

Sref高阶使用的方法

与cref步骤保持一致，只不过要在输入图片地址后面再使用 --sw 来调试参数配置，默认的参数是100（--sw 100），如果想关闭可将参数调至0（--sw 0），如果想将风格最大的强度还原可将参数调至1000（--sw 1000）。

Sref实例

（--sw 100）时

Girl, wearing a beret, a windbreaker, cool boots, holding a baseball bat in hand --ar 9:16 --sref https://s.mj.run/KG-wdaBGNdo --v 6.0 --sw 100

（--sw 500）时

Girl, wearing a beret, a windbreaker, cool boots, holding a baseball bat in hand --ar 9:16 --sref https://s.mj.run/KG-wdaBGNdo --v 6.0 --sw 500

（--sw 0）时

Girl, wearing a beret, a windbreaker, cool boots, holding a baseball bat in hand --ar 9:16 --sref https://s.mj.run/KG-wdaBGNdo --v 6.0 --sw 0

关键词翻译：女孩子戴上贝雷帽身穿风衣，穿着炫酷的靴子手拿着棒球棒

（--sw 0）时生成的图像风格还原度不是很高不过对关键词的描述还是很精准的。（--sw 100）和（--sw 500）时生成的图像不但风格还原度很高同时也能对于关键词的提炼更加够精准。

5. cref与sref结合实例

Cyberpunk style, girl, wearing beret, windbreaker, cool boots, holding baseball bat in hand --ar 9:16 --cref https://s.mj.run/s9ahb_ilI0s --v 6.0 --cw 20 --sw 500 --sref https://s.mj.run/KG-wdaBGNdo

关键词翻译：赛博朋克风格，女孩戴贝雷帽身穿风衣，酷靴，手里拿着棒球棍

首先我们点击左上角➕上传一张或多张人物图像然后再上传一张参考风格的图像点击发送，用imagine输入提示词和尺寸后加上--cref URL 并输入人物图片的地址，再使用 --cw 来调试人物参数配置，再把参考风格的图像链接放入，再加上--sw调节风格的参数即可。上图是我测试的一个案例，整体效果还是非常不错的。

总的来说sref和cref功能还是很强大的，需要大家多去练习，才能灵活运用到自己的工作场景中~