Midjourney V8.2、機能追加ではなく「好み」で優位性維持を狙う

Midjourneyは7月24日、弱い画像の生成を減らし、ユーザーごとの好みをより深く理解すると約束するV8.2をリリースした。対立構図は非常に明快だ。競合に対して編集ツールを増やすのではなく、より優れた美的判断力こそが自社の決定的な優位性であり続けるとMidjourneyは賭けている。

今回のアップデートは、画質、創造的な個性、パーソナライゼーションという相互に結び付いた3領域に焦点を当てる。Midjourneyによれば、結果はより創造的で、大胆かつ洗練され、エッジが効き、新鮮に感じられるようになるという。また、理由の分からない画質低下も大幅に減るとしている。

Adobe Firefly、Googleの画像ツール、そしてChatGPT内の対話型生成と並べてみるまでは、これは通常のモデルアップグレードに聞こえるかもしれない。これらのプラットフォームは、編集、ワークフロー統合、指示への正確な追従を通じて競争を強めている。Midjourney V8.2は、個人の好みをモデルの中核的な出力の一部として扱うことで、異なる道を選んでいる。

Midjourney V8.2で実際に変わること

V8.2は品質とパーソナライゼーションのアップデートであり、製品機能一覧を広範に拡張するものではない。

公式のV8.2リリースでは、4つの変更点が示されている。画像はより強い創造的な個性を持つようになる。ランダムに低品質な生成結果が出る頻度は減る。パーソナライゼーションは個々の好みをより正確に解釈する。さらに、新しいV8.2プロファイルは、より大きく改善された選択プールから作成される。

Midjourneyは、ベンチマークスコア、評価サンプル数、比較可能な失敗率を公表していない。「劇的に減少」という表現は、独立した測定による統計ではなく、低品質な結果に対する同社自身の説明である。したがってユーザーは、このリリースを検証可能な製品上の主張として捉えるべきだ。

最初の重要な変更は、モデルのデフォルトの美的表現に関するものだ。すべての画像生成器は、プロンプトで完全には指定されない選択を行う。被写体を背景からどの程度際立たせるか、構図をどう均衡させるか、照明をどれほど洗練して見せるかを決める。

こうしたデフォルトは、モデルを一目で印象的に感じさせることがある。一方で、無関係なプロンプト間でも繰り返される、認識しやすい癖を生む可能性もある。V8.2は、明らかに弱い出力へと崩れる可能性を下げながら、これらのデフォルトを改善しようとしている。

2つ目の変更は、ばらつきに関するものだ。画像生成は確率的であり、同じプロンプトでも異なる構図、細部、仕上がりの水準が生まれうる。クリエイターは予想外のアイデアを生み出せるため、しばしば変化を受け入れる。しかし、その変化が説明のつかない品質低下のように感じられると、不満が募る。

こうした失敗を減らすことは、魅力的なサンプル画像以上の意味を持つ。複数の弱い選択肢の中に1枚だけ優れた結果を出すモデルは、ショーケースでは強く見えるかもしれない。しかし、デザイナーが1つのキャンペーン用に使えるフレームを複数必要とする場面では、信頼性に欠ける。

3つ目の変更はパーソナライゼーションだ。Midjourneyは、ユーザーが選択、いいね、評価した画像をもとにプロファイルを構築する。パーソナライゼーションが有効な場合、その結果として得られる好みのシグナルが以後の生成に影響する。

Midjourneyのパーソナライゼーションガイドによれば、ユーザーは異なる美的表現ごとに複数のプロファイルを維持できる。選んだプロファイルはその識別子で適用でき、古いプロファイルコードを使うことも可能だ。stylize設定は、その好みのプロファイルが画像にどの程度強く影響するかを制御する。

V8.2はこのワークフローを置き換えるものではない。そこで蓄積された好みを、モデルがどれだけ効果的に解釈するかを変えるものだ。Midjourneyは特に、多数のプロファイル評価を行ってきたユーザーほど、大きな改善を実感するはずだとしている。

このリリースでは、新規プロファイル作成時により大きな画像プールも提供される。これは重要だ。好みのシステムが学習できるのは、提示する選択肢に限られるからだ。すべての選択肢が似た照明、被写体、ビジュアルジャンルを共有していれば、得られるプロファイルは、その人の好みを狭く近似したものになる可能性がある。

より広いプールは、より情報量の多い選択を生むはずだ。意味のある違いを持つ画像同士から選ぶことは、ほぼ同一のバリエーションから選ぶよりも多くを明らかにする。ただしMidjourneyは、プールの規模、多様性、選定プロセスに関する詳細を公表していない。

同社は、V8.2で新旧両方のプロファイルを試すようユーザーに勧めている。この推奨は重要だ。古いプロファイルにはより多くの過去の好みデータが含まれる一方、新しいプロファイルは改善された選択プールの恩恵を受ける。どちらの方法がすべてのクリエイターにとって優れているとは限らない。

パーソナライゼーションこそMidjourneyの真の競争上の賭け

このアップデートは、蓄積された好みのデータを、クリエイターがMidjourneyにとどまる理由へと変える。

プロンプトは、誰かが今求めているものを記述する。パーソナライゼーションプロファイルは、その人が繰り返し好むものを推測しようとする。そこには、本人が言葉では表現しにくい選択も含まれる。この違いが、この機能に戦略的な重みを与える。

たとえば、投機的なSFキャンペーンを開発するクリエイティブディレクターを考えてみよう。プロンプトには、ブルータリズム建築、冷たい照明、抑制された色彩、広角のシネマティックな構図を指定できる。しかし、個別のフレームを一つのビジュアル世界のように感じさせる何百もの小さな判断までは捉えきれないかもしれない。

有用な好みのプロファイルは、複数回の生成にわたり、そうした判断に影響を与えられる。特定のコントラスト、質感、視覚密度、カメラ距離、抽象度を好むように働きかけられる。結果として、プロンプトのたびに美的表現を言い直す時間を減らせる。

あるクリエイターは、KlingとAfter Effectsに移行する前に、V8.1のパーソナライゼーションを使って一貫性のあるSFフレームを構築したと説明している。このハイブリッドワークフローでは、パーソナライゼーションが共通のビジュアル言語の確立に役立った。インターフェース、タイポグラフィ、正確なレイアウトには、依然として手作業によるデザインが必要だった。

この例は、可能性と限界の両方を捉えている。Midjourneyは、より大きな制作プロセスの中で、ビジュアル世界構築のレイヤーとして機能できる。ただし、作品を仕上げるために使われる構造化された編集・デザインツールを必ずしも置き換えるわけではない。

好みのプロファイルは、蓄積される製品価値の一形態も生み出す。何百枚もの画像を選んだクリエイターは、システムに教えるための時間を投じている。V8.2がその履歴をより効果的に活用するなら、他所で白紙のアカウントから始める魅力は下がる。

これは、独自のファイル形式による技術的な囲い込みとは異なる。ユーザーは依然として画像をエクスポートし、Midjourneyを他の製品と組み合わせられる。優位性は、移植が難しい、学習された美的関係から生まれる。

画像モデルが基本的な能力で収束していくほど、この関係の価値は高まる。主要なシステムのいくつかは現在、洗練されたポートレート、風景、イラスト、商品シーン、シネマティックなコンセプトを生成できる。より難しい問いは、特定のクリエイターが望む結果を、最も少ない無駄な試行で生み出すのはどのシステムかということだ。

パーソナライゼーションは、競争の単位を変える。モデルは、平均的なユーザーに対してプロンプトをうまく解釈するだけでは勝てなくなる。異なる視覚的好みを持つ2人に対し、同じプロンプトを異なる形で解釈できるときに勝つ。

このアプローチは、Midjourneyが画像評価を行うユーザーに感謝した理由の説明にもなる。こうした選択は単なるインターフェースへのフィードバックではない。プロファイルを改善し、将来のシステムが美的選択を理解する方法に影響を与えうる好みの情報を提供する。

この仕組みは、ある重要な点でレコメンデーションシステムに似ている。どちらも、明示的な説明だけに頼るのではなく、繰り返される選択から好みを推測する。違いは、Midjourneyがそのシグナルを既存メディアの順位付けではなく、新しいメディアの生成に使うことだ。

そのため、成功の基準はより高くなる。レコメンデーションサービスなら、最初の提案が外れても別のアイテムを提示できる。生成ツールは、不適切な画像を出すたびに時間とコンピューティングリソースを消費する。より優れた好みの推論は、失敗した反復の減少につながらなければならない。

経験豊富なユーザーにとって、V8.2は魅力的な結果1枚だけで判断すべきではない。より有力なテストでは、使い慣れたプロンプトセットを、古いプロファイル、新しいプロファイル、パーソナライゼーションをオフにした状態で比較する。その差は、被写体や構図をまたいでも見えるままであるべきだ。

同じ比較には、以前は品質が不安定になりがちだった難しいプロンプトも含めるべきだ。V8.2がすでに好条件の被写体だけを改善するなら、実用的な価値は限定的になる。最も強い結果を平板化せずに最も弱い結果を引き上げるなら、このアップデートははるかに重要なものになる。

AI画像競争は美しい最初のドラフトを超えた

Midjourneyは美的品質を守る一方、競合は周辺の制作ワークフローを拡張している。

かつては、美しい最初の画像だけで十分な差別化になった。それは、クリエイター、ソーシャル共有、報道の注目を集める即時的なデモンストレーションを提供した。市場は今、それ以上を求めている。

現在のツールは、指示の正確性、編集、テキストレンダリング、キャラクターの一貫性、アセット整理、既存ソフトウェアとの統合で競っている。画像生成は、独立した目的地としてではなく、より長いプロセスの一部として位置付けられるようになっている。

Adobeはこの圧力をよく示している。同社のカスタムモデルでは、クリエイターがイラストのスタイル、キャラクター、写真表現を中心に再利用可能なモデルをトレーニングできる。Fireflyは複数のプロバイダーのモデルを、1つの編集環境にも取り込んでいる。

これは異なるパーソナライゼーション戦略だ。Midjourneyは、ユーザーに自身の好みを反映する画像を選ばせる。Adobeは、対象となるクリエイターに対し、すでに所有または管理している画像を中心にトレーニングさせる。一方のアプローチは幅広い好みを学び、もう一方は再現可能な制作上の一貫性を目指す。

Adobeはまた、生成を編集機能や確立されたクリエイティブアプリケーションのそばに配置している。デザイナーは、モデルの出力を最終成果物として扱うことなく、生成されたコンセプトから構造化された納品物へ進める。このワークフローは、承認、形式、ブランドルールを管理するチームにとって重要だ。

対話型画像ツールは、別の方向から圧力をかけている。ユーザーは日常的な言葉で修正を依頼でき、継続中のやり取りの文脈を保てる。この体験は、生成器を操作するというより、協働するエディターを指揮することに近く感じられる。

独立したテストも、このより広い競争環境を反映している。最新の生成器比較では、Midjourneyは視覚的品質、芸術的コントロール、独自の美的表現に強みがあるとされている。同時に、競合プラットフォームが編集スイート、アニメーションパイプライン、マルチモーダルワークフローをますます一体化していることも指摘している。

V8.2は、この競争のすべてに答えるものではない。Midjourneyがすでに評価を得ている領域を研ぎ澄ます。同社は、視覚的判断が、焦点を絞った製品戦略を支えられるほど十分に価値を持ち続けると考えているようだ。

この考えには合理性があるが、トレードオフも伴う。特化型の生成器は、好まれるアイデア創出レイヤーになれる一方で、別のプラットフォームが完全なワークフローを握る可能性がある。クリエイターはMidjourneyでコンセプトを生成し、別の場所でアニメーション化し、プロフェッショナルな編集ソフトウェアで仕上げるかもしれない。

そのシナリオでは、Midjourneyはプロジェクトに必要な唯一のツールにならずとも、影響力を保ち続ける。同社の課題は、プロセスにおける自社の役割を、クリエイターが何度も戻ってくるほど価値あるものにすることだ。

パーソナライゼーションは、発想のレイヤーをより個人的なものにすることで、その立場を強化する。汎用モデルは洗練された画像を生み出す。学習済みモデルは、制作者自身をよりよく反映する洗練された画像を約束する。

その圧力は、特に商業チームにとって切実だ。印象的な画像は注目を集められるが、キャンペーンでは掲載面、フォーマット、繰り返し登場する被写体をまたいだ一貫性が求められる。チームはさらに、コピー、ロゴ、製品の詳細、アクセシビリティ要件も組み込まなければならない。

V8.2の品質改善は、破棄されるコンセプトの数を減らし得る。しかし、そうした後工程の要件を自動的に解決するわけではない。Midjourneyの最も強い役割は、引き続きビジュアルの発見、アートディレクション、そして他のツールで使う素材の作成にある。

だからこそ、中心的な競争は単純にMidjourneyと単一の競合モデルとの対決ではない。嗜好を中心に据えた生成と、ワークフローを中心に据えた制作の競争である。V8.2は前者により深く踏み込む一方、競合各社は後者に大きく投資している。

より良いセンスが視覚的な同質化につながる可能性もある

個人の好みを過度に予測するモデルは、創造的な探索を改善するどころか狭めるおそれがある。

パーソナライゼーションには明白な魅力がある。望ましくないデフォルトを取り除き、好みの見た目を説明する手間を減らせる。しかし、あらゆる選好システムには、昨日の選択を明日の境界線に変えてしまうリスクがある。

プロファイルは、提供された画像プール内での選択から学習する。だが、その選択が、ユーザーが別の文脈で評価する可能性のあるすべての美学を捉えるわけではない。ある人は、ひとつのプロジェクトでは抑制の効いたエディトリアル写真を好み、別のプロジェクトでは誇張されたイラストを好むかもしれない。

Midjourneyは複数のプロファイルをサポートしており、これは重要な逃げ道となる。ユーザーはプロジェクトや用途ごとに美学を分けられる。また、プロンプトとモデルのデフォルトにより強く影響させたいときは、パーソナライゼーションをオフにできる。

それでも、このシステムは生成に見えない変数を持ち込む。共有されたプロンプトでも、アクティブなプロファイルが異なるため、2つのアカウントで異なる結果になる可能性がある。それは意図された機能だが、コラボレーションやトラブルシューティングを複雑にすることがある。

出力がブリーフを満たさないとき、制作者は問題がプロンプト、モデルバージョン、プロファイル、stylizeレベル、あるいはランダムな変動のどこに由来するのかを特定しなければならない。そのため、よりパーソナライズされた挙動は、より規律あるテストを必要とする場合がある。

最近のユーザーからの不満は、この懸念をよく表していた。ある制作者は、正体の分からない選好の影響によって、プロンプトと結果の予測可能な関係が弱まったと主張した。返信ではパーソナライゼーションを無効化できることが指摘されたが、ユーザーの批判は、支援とコントロールの間にある本物の緊張関係を示している。

V8.2のより大きな選択プールは、そうした緊張関係を解消せずとも、シグナルを改善する可能性がある。プロファイルは依然として、ユーザーがなぜ画像を選んだのかを誤解するかもしれない。ユーザーは構図を気に入っていても、色調は好まない可能性がある。インターフェースが記録するのは全体的な選択であり、その背後にあるすべての理由ではない。

大量の評価履歴も、別の曖昧さを生む。Midjourneyは、多くの評価を持つプロファイルほど、理解の向上から特に恩恵を受けるはずだとしている。そうした履歴には、変化する嗜好、異なるプロジェクト、過去のモデル挙動にまたがって集められた選好も含まれている可能性がある。

したがって、古いプロファイルは自動的に信頼するのではなく、比較の対象にすべきだ。データ量は多いが、そのデータはもはや制作者の現在の仕事に合わない混合的な美学を表しているかもしれない。新しいV8.2プロファイルは履歴が少ない一方、目的はより明確である可能性がある。

同社のリリース文言も主観的なままだ。「creative」「bold」「sophisticated」「edgy」「fresh」は、安定した技術的尺度ではない。ある人にとって大胆に感じられる画像が、別の人には大げさ、あるいは見慣れたものに感じられるかもしれない。

公開された評価がなければ、低品質な失敗が社内評価者、ユーザーの選好、自動スコアリング、あるいは別のプロセスで測定されたのか、ユーザーには分からない。Midjourneyが説得力のある内部証拠を持っている可能性はあるが、リリースではそれを開示していない。

消費者向けクリエイティブモデルに公開ベンチマークがないこと自体は珍しくない。従来のベンチマークスコアでは、画像を有用にする特性を見落とす場合もある。しかし、方法論が示されていない以上、広範な主張は同社に帰属させたまま扱うべきだ。

制作者自身でも、より有用な評価を構築できる。テストセットには、よく使うプロンプト、未知のビジュアルジャンル、複数のアスペクト比、難しい空間関係を含むシーンを含めるべきである。選んだお気に入りだけでなく、完全なバッチを比較すべきだ。

チームは出力の多様性も検討すべきである。最も優れた画像が魅力的になる一方で、より似通っていくなら、モデルは探索性を一貫性と引き換えにしたことになる。そのトレードオフはキャンペーン制作には適していても、初期コンセプト開発を弱める可能性がある。

最善の結果は、より高い品質の下限と、驚きの維持を両立することだろう。Midjourneyには、V8.2で偶発的な醜さを排除しつつ、生産的な奇妙さまで排除しないことが求められる。その違いが、「より良いセンス」が創造的支援に感じられるのか、美学の自動化に感じられるのかを決める。

Midjourney V8.2がクリエイティブワークにもたらす意味

実用的な利点は、より良いギャラリー画像ではない。実際のプロジェクト全体で失敗する反復作業を減らすことにある。

個人の制作者にとって、最も直ちに想定されるユースケースは、反復的なビジュアル開発だ。イラストレーターは、エディトリアルワーク、コンセプトアート、実験的な構図向けに別々のプロファイルを作成できる。各プロファイルは、将来のプロンプトに異なる選好セットを持ち込める。

映像制作者は、同じ架空世界に属する環境、衣装、照明を開発するために、ひとつのプロファイルを使える。画像は後に動画生成、コンポジット、従来の制作計画へ移行するかもしれない。V8.2はパイプライン全体ではなく、ビジュアル探索の段階となる。

マーケティングチームは、パーソナライゼーションを利用して、一般的なプロンプトと確立済みのキャンペーンムードの差を縮められる。ただし、嗜好プロファイルが管理されたブランドモデルと同等だと考えるべきではない。ブランドワークには依然として、承認済みアセット、正確な色、レイアウトルール、人によるレビューが必要だ。

プロダクトチームも、コンセプト開発で恩恵を受ける可能性がある。共有プロファイルは、協力者がインターフェースのムード、ハードウェアの形状、キャンペーンの方向性を探る助けになる。構造化されたデザイン上の意思決定は、余白、階層、コンポーネントを編集可能に保てるデザインソフトウェアで行うべきだ。

こうしたワークフローは、文書化の問題も生む。チームは、有用な方向性を生んだプロファイル、コード、プロンプト、モデルバージョン、stylize設定を記録しておく必要がある。その記録がなければ、成功した生成を後で再現するのは難しい場合がある。

検索可能なAIナレッジベースは、プロンプト、プロファイル識別子、クリエイティブブリーフ、レビュー記録を、生成されたアセットと並べて保存する助けになる。目的は嗜好を自動化することではなく、それを形づくった意思決定を残すことだ。

V8.2では、ユーザーが新たな選択を行うにつれてパーソナライゼーションプロファイルが進化するため、この実践がより重要になる。Midjourneyのドキュメントによれば、プロファイルは時間とともに新しいコードを生成できる。古いコードは引き続き利用可能であり、制作者は以前の選好状態に戻れる。

このバージョン履歴は、制御された実験を支援できる。制作者は同じプロンプトを用いて、古いプロファイルコードと現在のプロファイル識別子を比較できる。最新プロファイルが望ましくない方向へ進んだ場合、以前のコードが基準点となる。

今回のリリースは、V8.2以前に評価へ投資してきたユーザーにも報いる。彼らのプロファイルには、モデルが解釈するための情報がより多く含まれている。Midjourneyは、誰もが最初からやり直す必要なく、過去のインタラクションの価値を実質的に高めている。

新規ユーザーは異なる体験に直面する。拡張されたV8.2の画像プールから恩恵を受ける一方、プロファイルを確立するには十分な選択を行う必要がある。セットアップを急いで終えることよりも、その選択の質が重要だ。

ユーザーは明確な目的のもとでプロファイルを作成すべきである。幅広い「自分が好きなものすべて」のプロファイルは、個人的な実験には有用かもしれない。一方で、一貫性が重要な場面では、焦点を絞ったプロジェクトプロファイルのほうが明確なシグナルを提供する。

stylize設定にも同等の注意を払うべきだ。Midjourneyでは0から1,000までの値を設定でき、ドキュメント上のデフォルトは100である。値を高くするとパーソナライゼーションの適用が強まり、低くするとその影響は弱まる。

このコントロールは、モデル品質とプロファイルの挙動を分けて検証する実用的な方法を提供する。高いstylize値でプロンプトの結果が悪い場合、値を下げることで、パーソナライゼーションが要求された内容を圧倒しているかどうかを明らかにできる。プロファイルをオフにすれば、3つ目の比較条件になる。

このテストはシンプルに保つべきだ。確立済みのプロンプトを1つ使い、見える設定をすべて固定し、変更するのはプロファイルまたはstylizeの強度だけにする。評価がたまたま非常に成功した1枚だけを優遇しないよう、完全な結果グリッドを保存する。

期待される利点は運用上のものだ。有用なプロファイルは、一貫した方向性に到達するまでに必要な生成回数を減らすはずである。また、チームがひとつの見た目にコミットする前の探索を支えるため、十分な幅も維持すべきだ。

V8.2が成功すれば、制作者は弱い、あるいはありきたりな出力を却下する時間を減らせる。代わりに、有望な方向性を比較し、生き残ったアイデアを磨くことにより多くの時間を使える。新たな目玉機能がなくても、これは意味のある改善だ。

V8.2への賭けが成功するかを決める3つのシグナル

次の試金石は、Midjourneyの主張が繰り返しの利用、競合からの圧力、そして完全なクリエイティブワークフローの要求に耐えられるかどうかだ。

最初のシグナルは、日常的な生成全体における品質の下限である。ソーシャルメディア向けに選ばれた優れた例だけでなく、完全なバッチ全体で説明のつかないほど弱い画像が減ったと制作者が報告するかを注視すべきだ。

既存ユーザーはV8.1で使い慣れたプロンプトを繰り返せるため、この証拠はすぐに現れるはずだ。ポートレート、環境、イラスト、抽象作品にわたる一貫した改善は、Midjourneyの主張を強める。一方で、好都合な被写体に限られたまちまちな結果は、その主張を弱める。

2つ目のシグナルは、古いプロファイルと新しいパーソナライゼーションプロファイルの挙動だ。Midjourneyは両方を試すようユーザーに明示的に求めており、より深い履歴と、よりクリーンなV8.2の選択プロセスを自然に比較できる。

古いプロファイルは、蓄積された評価が新モデルのもとでより有用になるかを示すはずだ。新しいプロファイルは、より大きなプールが少ない労力で明確な美学を捉えられるかを示すはずである。両者が似たようなハウススタイルに収束するなら、パーソナライゼーションの物語は説得力を失う。

3つ目のシグナルは、競合が嗜好の問題にどう答えるかだ。Adobeは、制作者が管理するアセットで学習したモデルを通じて一貫性に取り組んでいる。対話型ツールは反復的な方向付けを重視し、より広範なプラットフォームは生成を編集やアセット管理へ接続している。

Midjourneyが競合のあらゆる機能をコピーする必要はない。ただし、選好ベースの生成が、ワークフロー内で独自のステップとして残ることを正当化するだけの価値を生むことは示す必要がある。より良い美学は、時間の節約、より強い一貫性、あるいは他では容易に到達できないアイデアへとつながらなければならない。

したがってV8.2は、焦点を絞った戦略的選択を表している。Midjourneyは、ジェネレーターがプロ向けの編集、レイアウト、制作システムを置き換えるようになったとは主張していない。視覚的な発明という行為を、より信頼でき、より個人的なものにしようとしている。

この焦点は機能し得る。なぜなら、嗜好は依然として具体的に指定するのが難しいからだ。人は、魅力的な画像が成功している理由のすべてを説明するよりも早く、それを認識できる。そうした選択から学ぶモデルは、意図と言語の間にある隔たりの一部を埋められる。

しかし、馴染みのある選好に過剰適合することで失敗する可能性もある。クリエイティブワークは、しばしば制作者の確立された習慣の外にある何かを発見することに依存している。最も強いシステムは、嗜好を理解しながらも、それを檻に変えないものでなければならない。

現時点では、V8.2はリリース画像を基に結論を下すのではなく、管理された比較検証に値する。パーソナライズを無効にした状態、既存のプロファイル、新しいV8.2プロファイルで、使い慣れたプロンプトを実行する。完成したグリッドを比較し、設定を記録し、残す価値のある結果を数えるべきだ。

最も明らかになる問いは、Midjourneyがより美しい画像を生成できるかどうかではない。無駄な反復を減らしつつ、それでも本物の驚きをもたらせるほど、モデルがあなたの美的感覚を理解しているかどうかだ。Midjourney V8.2は、その基準で評価されるべきである。