各位同学好，我们这节课来讲解 personalization 指令的设置与使用。

我们来到 Discord，输入斜杠（/），选择 settings，然后回车发送。可以看到，在之前讲解设置功能时，有一个尚未介绍的选项——personalization。

当我们开启这个选项后，尝试生成内容：选择 image，输入常规提示词（例如 a dog），回车发送。此时，MidJourney 会回复一条消息，提示“未设置偏好，需先完成偏好设置才能使用 personalization 功能”。因此，我们需要先设置自己的偏好。

我们前往 MidJourney 官网，使用 Discord 账号登录。登录成功后，点击左侧菜单中的 Tasks，再选择第一个任务：Rank Images。页面将展示两张图片，我们需要从中选择更喜欢的一张，以此训练模型理解我们的审美偏好。

建议大家在空闲时完成至少 200 张以上的偏好测试，以便 MidJourney 更准确地学习和识别个人风格倾向。

当测试数量达到 200 张后，即可开始使用 p 指令 来生成更符合个人偏好的图像内容。

我们回到 Discord，再次输入斜杠（/），选择 image，提示词输入 a dog，随后添加空格和 --p（即双短横线加 p），以指令方式启用个性化生成，最后回车发送。

在生成过程中，MidJourney 机器人会在 --p 后自动补全一串参数，这些参数代表你此前在偏好测试中积累的个性化数据。此时生成的结果，正是基于你已完成的偏好训练所输出的图像。

需要注意的是：测试次数越多，生成结果越贴合你的审美偏好。

为便于对比，我们再进行一组不启用 p 指令的测试：重新输入斜杠（/），选择 image，输入相同提示词 a dog，回车发送。可以发现，尽管提示词完全一致，但未使用 --p 指令生成的图像在美术风格上，与启用 p 指令的结果存在显著差异。

在前期测试中，若你倾向于选择写实风格的人物特征，则启用 p 指令后生成的内容也会更偏向写实；而随机生成的四张图则呈现明显不同的风格分布。由此可见，p 指令对最终输出效果具有实质性影响。

最后，我们来说明如何查询当前已完成的偏好测试次数：

  • 方法一：返回此前进行偏好测试的网页（Rank Images 页面），每选择一张图片，页面右上角的计数器就会增加一次，可直接查看当前测试总数。
  • 方法二：在 Discord 中输入斜杠（/），选择或手动输入 info 指令并回车发送。MidJourney 机器人将返回当前账号的详细信息，其中 ranking count 即为你已完成的偏好测试次数。

此外，/info 指令还可显示其他关键信息，包括当前使用的生成模式、生成内容是否公开、以及已生成图片总数等。

若你不希望 /info 的返回信息显示在公共聊天栏中，可点击下方的“Hide these info messages”选项将其关闭。