Midjourney vs Stable Diffusion 2025：創作者誠實比較

最後更新: 2025-11-15 00:03:38

快速備註：過去八個月我每天都在使用這兩個平台，燒掉了三次GPU升級，Midjourney訂閱花的錢可能比我想像的還要多。這篇比較是基於真實測試，而非規格表。

快速解答

選擇Midjourney，如果你是藝術家、行銷人或創作者，重視時間並希望不需研究CUDA驅動和Python環境就能獲得持續漂亮的成果。方案每月$10-96。

選擇Stable Diffusion，如果你很懂技術、需要自訂、希望全程本機執行或每月要產生上千張圖片。如果你有硬體就免費（或雲端服務每月$9-147）。

2025有什麼新變化：Midjourney的v6.1模型在藝術品質上真的令人驚艷，是我見過AI產出的最佳作品。同時，Stability AI公司暴雷讓大家都在擔心Stable Diffusion的未來，不過開源社群似乎完全不受影響。FLUX.1也開始成為強大競爭者。

結論：如果你想創作藝術，選Midjourney。如果你想動手調整藝術工具，選Stable Diffusion。看完還是猶豫，選Midjourney，比較穩。

一眼比較

功能	Midjourney v6.1	Stable Diffusion SDXL
最佳適用對象	藝術家、行銷人員、快速出圖	開發者、自訂需求、高產量
圖片品質	穩定且驚豔	優秀但受設定影響
易用性	非常容易（網頁/Discord）	適中到困難
自訂化	有限（10種模型）	無限（1,000+模型）
價格	$10-96/月	本地免費或$9-147/月雲端
速度	30-60秒	5-120秒（視硬體而定）
商業使用權	有（標準方案以上）	有（完全所有權）
本地部署	無（僅雲端）	有（自有硬體）
圖片編輯	基礎（Vary Region、Zoom）	進階（inpainting、ControlNet）
API存取	無官方API	多種API選擇
學習門檻	極低	高

本文內容

我將一步步帶你了解所有需要知道的重點，讓你做出明智選擇：這些工具實際怎麼運作、真實花費（不只標價）、適合哪些人、如果想轉換要怎麼做。兩者我都用同一組提示、大致同樣用途、實際專案來測試。

我們將涵蓋：

這些工具如何實際運作（想直接看結果可略過）
10個詳細比較項目（品質、價格、速度等）
誰適合用哪一個（具體推薦）
2025最新發展（產業動態）
如何轉換工具（更換想法時）
20個常見問題

開始深入解析吧。

這些工具如何運作（技術解析）

如果你只想生成好看的圖片可以跳過這段。但若你對為什麼Midjourney常常忽略部分提示、而Stable Diffusion總是忠實執行每個字感到好奇，這裡有解釋。

基本概念：擴散模型

兩個工具都是用所謂「擴散模型」。名字看似高深，其實原理很簡單。

想像一下：教AI辨識貓，你先給它看一張正常貓照片，然後逐漸模糊、再更模糊，最後成了完全的雜訊。AI學習如何逆向這個過程。當你要求它生成一隻貓，它就會從亂數雜訊開始，逐步「去模糊」成基於你描述的貓圖片。

這就是擴散。兩個平台都做這件事，只是哲學不同。

Midjourney方法：Apple策略

Midjourney是封閉原始碼，你完全不知道它背後是什麼。它可能用了GAN、transformer、擴散模型，或自創的黑科技。也可能全部都有。

根據我的使用經驗：Midjourney的模型訓練重點是美感大於提示精準度。輸入「紅色轎車」給你一輛光影絕美、構圖戲劇化，往往還會多加電影鏡頭光斑的紅車。它會主動增添創意，結果通常更好看。

哲學是：「技術細節我們搞定，你只要說你想要什麼。」

Stable Diffusion方法：Linux策略

Stable Diffusion是完全開源，你能看程式碼、下載模型、每步都能追蹤細節。它用潛在擴散模型，主要三大核心：

VAE（變分自編碼器）：將圖片壓縮成更小的表徵
U-Net：實際預測噪點並生成圖片的模型
文字編碼器：將你的提示詞轉譯成模型能理解的內容

實際上的意思是：你可以掌控一切。你可以更換模型、調整參數、用自己的圖片訓練、修改架構。但你必須知道自己在做什麼。

理念是：「這裡是所有工具。自己摸索吧。」

真正的比較：10個真正重要的維度

圖片品質與藝術輸出

讓我從一個具爭議性的觀點開始：Midjourney有90%的情況下會產生更好的圖片。好了，我說出來了。Stable Diffusion的社群大概會因此討厭我，但這是真的，雖然有個很大的但書。

當我用相同提示詞在兩個平台各跑了100次時的結果如下：「夜晚的賽博龐克街頭市集，霓虹燈，雨後濕滑的街道。」

Midjourney 的結果：94張立即可用的圖片。每一張都很漂亮。有情緒感的燈光、絕佳的構圖、我想要的電影感。不過有個問題是它們看起來都很像。不同的角度與細節，但就是那種「Midjourney 美學」。一看到就認得。

Stable Diffusion 的結果：100張裡面有67張可以用。更多失敗品、怪臉、透視怪異、燈光平庸。但那33張精華呢？天啊。其中一些作品的水準高到讓Midjourney產出都顯得普通。

差別在於：Midjourney穩定且優秀；Stable Diffusion的最高上限更高，但下限也更低。

寫實照片類，只要用對模型（如Realistic Vision、DreamShaper），Stable Diffusion就勝出。Midjourney則傾向讓所有東西都加上一層編輯質感，連照片也是。有時這很棒，但有時你就只想要簡單的白底產品照，Midjourney卻還是想讓圖片有藝術感。

奇幻與概念藝術，Midjourney無可匹敵。特別是v6.1模型。我上個月用它幫客戶做書封設計，四張初稿就有可用的方案。用Stable Diffusion，我得先花一小時找對模型，再花一小時調參數，然後再花一小時產生變體。

動畫/漫畫風格，Stable Diffusion完勝Midjourney，差距極大。專攻動漫的模型（比如Anything v5、NovelAI）效果遠超Midjourney的Niji模式。如果你要做漫畫或動畫風格，Midjourney根本不須考慮。

總結：大部分情境下Midjourney勝出，但還是要看你的需求。

易用性：我三小時Stable Diffusion安裝記

我是工程師，寫程式15年了，熟悉Linux，會除錯Python環境，也不怕指令列。

結果我第一次裝Stable Diffusion還是花了三小時。

先是Python版本裝錯（3.11其實要3.10），再來是CUDA驅動過舊，然後PyTorch認不出我的GPU。好不容易終於成功，卻又不小心把模型資料夾搞壞，只好重下載7GB資料。我終於產生出第一張圖片，一張簡單的「山景」，結果看起來像融化的塑膠，因為我用錯VAE。

我的Midjourney設定？加入Discord。輸入 /imagine 。產生四張漂亮的圖片。總共五分鐘。

公允來說，一旦你把Stable Diffusion裝好、學會基本操作，其實沒那麼難。AUTOMATIC1111的介面其實滿直覺的，熟悉各種滑桿的功能後很快就能上手。但這個「學習曲線」，Midjourney完全沒有。

Midjourney現在也終於推出正式網頁版，再也不用Discord。介面乾淨直覺，開啟就能創作，無須安裝、無須設定、無須排除故障。

但相對的，Midjourney的簡單就是代表控制權較少。你不能調整CFG尺度，不能換取樣器，不能微調降噪強度。你得到什麼就是什麼，雖然通常都很棒，但你幾乎沒有主導權。

總結：Midjourney遠遠領先。除非你真的熱衷解決技術挑戰，不然Stable Diffusion的複雜度只會讓你頭痛。（雖然我現在很喜歡玩技術，但第一天真的很想放棄。）

自訂化：Stable Diffusion 展現實力的地方

記得我剛剛說Stable Diffusion有超過 1,000 個社群模型？真的不誇張。現在上CivitAI看看，各種模型都有：

想用吉卜力工作室風格產圖？有模型。
需要寫實的產品照片？DreamShaper或Realistic Vision。
要做奇幻卡牌遊戲？Fantasy Blend或Epic Realism。
建築可視化？Architect-SD也有。
像素風、標誌設計、水彩畫？通通有。

還有LoRA（50-200MB的小檔案可調整模型）、embedding、超網絡、各種自訂訓練選項。你甚至可以用自己的臉、商品、風格直接訓練Stable Diffusion，什麼都行。

我幫一個客戶做過500個產品版本，要同角度同光源。用20張參考照訓練一個LoRA，下午就產生500張，Midjourney根本做不到。

Midjourney的「自訂」只剩選v6.1、v6、v5、Niji跟一些風格參數。僅此而已。你不能訓練自訂模型，不能加LoRA，只能用參考圖（這點做得很不錯），但還是受限於Midjourney的詮釋。

對大部分人來說，Midjourney這種有限選擇反而是優點。抉擇疲勞是真實存在的，10個模型比1000個容易選。

但如果你要很特定的東西——某種風格、50張都同角色、要自動化流程，Stable Diffusion就是唯一選擇。

總結：Stable Diffusion完勝。如果你在乎自定義，別考慮其他。

價格：大家其實都不敢講的成本

讓我拆解這些工具的實際支出，因為大家其實都沒說真話。

Midjourney的價格很簡單：

Basic：$10/月（約200張圖片）
Standard：$30/月（900張圖＋無限Relaxed模式）
Pro：$60/月（更多快速時數＋隱身模式）
Mega：$120/月（給機構使用）

Midjourney讓我最抓狂的是：我起初買了Basic方案，以為「200張很夠」。結果五天刷光。實際上，當你在嘗試風格和設計概念時，圖很快就沒了。升到Standard，覺得還不錯，直到發現Relaxed模式。

「Relaxed模式」聽起來很棒——圖片無限免費！但他們沒跟你說：「Relaxed」就是排隊。我曾經等一張人像47分鐘。四十七分鐘。當你要交案時，這不叫Relaxed，這叫修羅場。

Stable Diffusion的價格則⋯很複雜。

如果本機運算：

硬體一次性投入：$500-$4,000（取決於GPU）
電費：$20-50/月（如果長時間使用）
沒有每張圖片的額外成本

如果用雲端：

DreamStudio：$9/月（1000點數，約300張圖）
RunPod：$0.39/小時GPU時間
Replicate：$0.002/張圖
其他各家：$9-147/月

實際成本分析（根據我自己的使用）：

情境一：輕度用戶（200張圖/月）

Midjourney Basic：$10/月 ✓ 勝者
SD本地：$800初始（第一年攤提：$67/月）
SD雲端：$10-15/月

情境二：專業用戶（1000張圖/月）

Midjourney Standard：$30/月
SD本地：$1,500初始（半年回本）✓ 長期勝者
SD雲端：$25-40/月 ✓ 短期勝者

情境三：機構（5,000+圖片/月）

Midjourney Mega：$120/月
SD本地：$3,000初始（三個月回本）✓ 明顯優勢

Stable Diffusion最隱藏的成本：你的時間。我大約花了兩個月、將近40小時，才學會高效使用。如果按專業工時$50/小時計，那就是$2,000的機會成本。這點你得計入ROI。

勝出者：Midjourney 適合低產量和新手，Stable Diffusion 適合高產量和長期成本效益。

速度：我的 RTX 4090 改變了一切

Midjourney 在快速模式下：四張圖片 30-60 秒。始終如一。非常可靠。你可以用它來對時間。

Stable Diffusion 在我舊的 RTX 3060 上：每張圖片 45-90 秒。痛苦。

Stable Diffusion 在我新的 RTX 4090 上：每張圖片 5-10 秒。改變人生。

這裡有個沒人會告訴你的事：Stable Diffusion 的速度完全取決於你的硬體。在高階 GPU 上，它比 Midjourney 快得多。在低階硬體或雲端服務上，它則比較慢。這就出現了一個奇怪的情況，根據你的配置，SD 可以是最快也可以是最慢的選擇。

我做了一個測試：生成 100 個簡單的人像。

Midjourney（快速模式）：42 分鐘（一次 4 張）
我的 RTX 4090 本地 SD：15 分鐘（批次模式一次 8 張）
DreamStudio（雲端 SD）：68 分鐘（伺服器較慢）

大量生成時，本機 Stable Diffusion 搭配好硬體無人能敵。但大多數人家裡不會隨便有一張 $1,600 的顯卡。

勝出者：取決於你的配置。穩定與一致性選 Midjourney，極致速度選高階本地 SD，但前提是你願意投資硬體。

商業用途與授權：務必細讀條款

我差點在這裡中招。

Midjourney 授權取決於你的方案：

基本方案：僅當你的公司年營收低於 $1M/年才允許商業用途
標準及以上方案：完整的商業使用權
但：Midjourney 保留使用你圖片作為訓練和行銷的權利

此外，美國版權局指出 AI 生成的圖片無法享有著作權。所以你可以商業使用，但不能阻止別人用相同的圖片。這對於 logo 和品牌很重要。

Stable Diffusion 的授權更加簡單明確：

你擁有你所生成的圖片。就是這麼簡單。
沒有限制收益金額。
本地部署，真正的隱私，沒公司會看到你的生成內容。

但是：有些社群模型有自己的授權條款。從 CivitAI 下載商用 SD 模型前，務必詳細查看。

上個月我用 Midjourney 基本方案為客戶價值超過 $2M 的公司製作圖像，技術上違反了他們的使用條款。最後只能事後補升級到標準方案。一定要在承諾前詳細閱讀授權。

勝出者：授權明確與完全擁有選 Stable Diffusion。Midjourney 的限制合理，但一定要留意。

模型與彈性

Midjourney 約有 10 個模型，Stable Diffusion 光是在 CivitAI 上就有超過 1,000 個社群模型。

這比你想得還重要。上週我需要為三個不同專案生成圖像：

寫實產品照片（SD: Realistic Vision）
動漫角色插畫（SD: Anything v5）
維多利亞時代建築概念圖（SD: Architect-SD + 時代 LoRA）

用 Stable Diffusion，我可以隨時切換模型，精準得到每個專案需要的效果。用 Midjourney，則會一直在和工具的美學偏好對抗，讓維多利亞建築不變成幻想畫風很難。

但反過來說：大多數人其實不需要 1,000 種模型。有十個精選選項比必須自己從一千個平庸模型中挑強多了。Midjourney 的精選路線對九成用戶來說已經很夠用。

勝出者：專業與特定需求選 Stable Diffusion，一般大眾選 Midjourney

圖片編輯：ControlNet 顛覆遊戲規則

Midjourney 的編輯功能……還可以。你可以用「Vary Region」重生成部分區域、縮小畫布來擴展內容，或用平移擴展特定方向。能用，但沒什麼驚喜。

Stable Diffusion 的編輯能力徹底不同層級，這得感謝 ControlNet。

ControlNet 簡直是黑魔法。你給它一個火柴人姿勢，SD 就可以生成一個完整渲染的人物精確採用該動作。你可以用深度圖控制 3D 結構，canny 邊緣用線稿當藍圖，或分割遮罩控制特定區域。

我用它創作了一本 50 格漫畫，每一格都要同一角色以不同動作出現。如果用 Midjourney，要維持角色一致簡直噩夢；用 SD + ControlNet + 角色 LoRA，一個下午就搞定。

細部編輯（inpainting）及擴圖（outpainting）在 Stable Diffusion 也精準許多。Midjourney 的「Vary Region」雖方便但不精確，你拿不到像素級控制。

勝出者：若你需要深入編輯，選 Stable Diffusion 毫無懸念。只需快速小調整選 Midjourney。

社群與支援

Midjourney 的 Discord 擁有超過 2,000 萬會員。非常混亂、極快、偶爾讓人無法承受，但同時極其有用。官方支援也很積極，通常幾小時內就能回應我。

新的網頁版也有官方文件和教學影片。一切都集中且專業。

Stable Diffusion 的社群 分散在 Reddit（r/StableDiffusion 有 50 萬以上會員）、Discord、CivitAI、GitHub 與 Hugging Face。資訊遍佈四處又無所依歸。要找到正確的教學或排錯指南會很麻煩。

但知識深度驚人。無論多怪的問題，一定有人遇過且寫了指引。這社群充滿熱情、互助且隨時創新。

缺點是：沒有官方支援。你得靠社群幫忙，往往很有效但沒絕對保證。

勝出者：流暢支援選 Midjourney。喜歡挖寶、追求知識深度選 Stable Diffusion。

企業及 API 考量

Midjourney 仍然沒有官方 API。讓我難以置信。2025 年了，數百萬用戶，仍然沒有 API。

企業若要把 AI 圖像生成整合到流程，這是致命傷。你沒法自動化 Midjourney，不能整合進你的應用，唯一只能靠 Discord 或網頁手動生成。

Stable Diffusion 有多種 API 選擇：Replicate、Stability AI 官方 API、RunPod，你也可以自己架。這讓它在以下領域完美適用：

電子商務：自動化產品照片變體
遊戲：素材生成流程
行銷：大規模個人化圖片生產

我曾幫客戶建了一個日產 1,000 張個性化行銷圖片的系統，就是用 Stable Diffusion 的 API。這在 Midjourney 上完全不可能。

另一面來看：Midjourney 沒有 API 也讓它更注重隱私（沒有資料自動離開伺服器），且強調有意識的人為創作。

勝出者：需整合的企業選 Stable Diffusion。偏好現行介面的創意團隊則選 Midjourney。

誰該用哪個（具體建議）

別再「看情況」了，我真心推薦如下：

選擇 Midjourney，如果你是...

自由接案數位藝術家：你要速度和質量，客戶不在意技術細節，你的時間值錢。直接買標準方案（月費 $30），不用回頭。

社群媒體經營者：每週做數十篇貼文？Midjourney 的穩定性值得那價格，你需要的是品質穩定而不是自訂極限。

完全新手：不要用 Stable Diffusion 自虐。從 Midjourney 開始，學會 AI 藝術基礎，用到需要再考慮 SD。

在趕時程：當客戶明天就要構圖，Midjourney 的「開箱即用」比 SD「得先花一小時找對模型」更有利。

部落客或內容創作者：快速主圖、縮圖、視覺內容 Midjourney 表現優異。除非產量極大，基本方案就夠用了。

選擇 Stable Diffusion，如果你是...

開發者：你會享受完全控制，不會被學習曲線嚇退，API 開放自動化更多可能。

經營電商公司：每月數千張產品照片？本地 SD 很快回本。替產品訓練 LoRA，變化圖像無限產生。

創作動漫/漫畫：不用想，直接選 Stable Diffusion 並下載動漫模型。

預算有限但需求量大：每月生成 2,000+ 張圖片？那投資硬體絕對划算。

需要特定風格：品牌一致化圖片、具體藝術風格、角色一致性，SD 的高度自訂都辦得到。

注重隱私：本地部署意味著你的圖片永遠不會離開你的電腦。對於某些客戶和產業來說至關重要。

混合方法（我實際上的做法）

我兩者都用。以下是我的工作流程：

階段一 - 探索（Midjourney）：快速生成20-30個概念變化。分享給客戶，獲取方向性反饋。

階段二 - 精煉（Stable Diffusion）：確定方向後，利用SD特定模型精確打造想要的外觀。使用ControlNet實現精確構圖控制。

階段三 - 產出（Stable Diffusion）：生成最終成品、變化版本以及交付項目。批次處理提高效率。

成本：Midjourney每月$30 + $1,500 SD主機（一次性）= 四個月內回本。

2025年實際正在發生什麼事

來談談大家心中的疑問：Stability AI 真是一團亂。

Stability AI 的情況

Stable Diffusion背後的公司，正以創業公司所有的錯誤加速循環。執行長鬧劇、關鍵研究員出走創立FLUX.1、SD 3.0的授權決策惹議，以及持續的財務困境。

最讓我震驚的是：Stable Diffusion社群似乎毫不在意。模型是開源的。離職的研究員在發布新產品（FLUX.1真的很厲害）。無論公司怎麼鬧，社群自己持續建設。

這就是開源的美好與風險：即使Stability AI完全倒閉，Stable Diffusion也能存活。但也代表缺乏協調的開發、和潛在分裂。

FLUX.1：新競爭者

原Stable Diffusion研究員離開Stability AI，成立Black Forest Labs。他們首先推出的FLUX.1非常強，有些人說它在指令精準度上甚至優於Midjourney。

我測試過了，表現非常出色，尤其能精確解析複雜指令。但目前生態系還很年輕，模型和工具少，社群支持也有限。

持續關注FLUX.1。12-18個月內，它可能取代SDXL成為主流開源模型。

Midjourney的動能

同時，Midjourney持續進步。v6.1是迄今最佳版本。穩定更新、用戶人數不斷成長、商業模式扎實。雖然有缺點（仍沒有API），但執行力很強。

企業穩定性讓Midjourney對需要可靠性的企業和專業人士較具安全感。

法律格局

多起針對AI圖像生成器的版權訴訟正在法院審理。Getty Images對Stability AI，藝術家對Midjourney。結果可能改寫整個產業。

我的看法：預期2-3年內會有某種給訓練資料來源補償機制。但AI圖像生成不會消失。

2026年預測

Midjourney：終於會發布API（拜託？）
Stable Diffusion：無論Stability AI結局如何，社群照樣繼續
FLUX.1：大幅增進市佔，可能佔現今SD用量20-30%
新進玩家：Adobe Firefly等分食企業客戶
監管：很可能有些揭露要求，也許限制某些用途

工具間切換

從Midjourney轉向Stable Diffusion

我在僅用Midjourney半年後開始這麼做。以下是我的體會：

第1週：安裝噩夢

預算$300-800買二手RTX 3060或更高（如果你沒有GPU）。安裝AUTOMATIC1111（用網頁安裝器，不要手動安裝）。下載DreamShaper v8當起始模型，通用且品質佳。

預期會很挫折。把排錯指南開著。去r/StableDiffusion問問題。

第2-3週：重新學習指令

Midjourney會自動忽略很多指令並自動優化；Stable Diffusion則是完全照你說的執行，什麼都不會自動強化。

你原本的Midjourney指令："cyberpunk girl"

結果：美麗、有氛圍、燈光完美

你的SD指令得這樣："cyberpunk girl, neon lights, detailed face, high quality, 8k uhd, sharp focus, studio lighting"

負面指令："blurry, low quality, deformed, ugly, bad anatomy"

轉譯指南：

Midjourney：簡短、描述性
SD：詳細、明確說明品質與燈光

第4週以上：工具精通

學ControlNet，真的。SD之所以值得學，靠的就是它。開始用不同模型對應不同使用情境。

成本：第一個月很痛苦（硬體投入、學習時間）。第二月之後：只要用得多，性價比愈來愈高。

從Stable Diffusion回Midjourney

比較少見，但有些人就是不想一直在細節上調整。

你會懷念的：

完全參數控制權
可自訂模型與LoRA
（本地部署時）免費無限生成
API整合

你會獲得的：

即時高品質成果
不必維護或更新
創意迭代更快
減少決策疲勞

指令轉譯：移除所有技術性品質用詞。Midjourney會自動加上。

SD指令："portrait photo, 85mm lens, f1.4, professional lighting, detailed skin texture, 8k, sharp focus"

MJ對應："portrait photograph"

真的。Midjourney自動處理剩下的。

時間線：進度馬上提升。我花三天才戒掉過度下指令的習慣。

常被問的問題

「到底哪個好？」

都好，真的。Midjourney容易又穩定；Stable Diffusion彈性高、可客製。問哪個「好」等於在問瑞士刀和專業工具組哪個好——端看你要做什麼事。

「可以兩個都用嗎？」

可以，如果有預算我很推薦。Midjourney用來探索和構圖概念，SD做產出和技術類工作。混合用法兩邊好處都拿得到。

「AI藝術合法可商用嗎？」

基本是可以，但有但書。兩個平台都允許商業用途（請查你的方案）。但美國現行法律不認AI生成圖片有版權，你可以用，但不能阻止別人用同一張。且有訴訟可能影響未來規則。可用於行銷與內容，品牌Logo和主識別要謹慎。

「AI會取代人類藝術家嗎？」

不會。這是工具，非替代品。我看過最棒的作品都是AI生成加人類編修、藝術指導、創意結合。就像Photoshop顛覆設計行業，但不是取代藝術家。

「為什麼Midjourney取消免費試用？」

他們在2023年3月取消，很可能因為免費用戶濫用或伺服器成本太高。雖然有點不便，但月費$10算門檻低。

「Midjourney生成的圖片可以設為私密嗎？」

只有Pro（每月$60）或Mega（每月$120）方案用Stealth Mode才行。基本和標準方案會公開你的作品。有次因此客戶案被路人看到，現在我都升級Pro。

「Stable Diffusion需要什麼電腦？」

最低：RTX 3060（12GB VRAM，二手約$300-400）

「Stable Diffusion學起來難嗎？」

看你的背景。如果有技術底繞一兩週就上手；沒底預計一個月挫折才開始懂。AUTOMATIC1111介面很幫忙，建議先不要用ComfyUI。

「Midjourney可以訓練自己的圖片嗎？」

不行。Midjourney不支援自訂模型訓練。你可以用圖片參考（效果也不錯），但不能像SD那樣自建模型。

「Stable Diffusion能在Mac上用嗎？」

可以，但速度比同GPU配備的PC慢。M1/M2/M3晶片可以跑，但別期待有RTX 4090那種速度。社群偏重Windows/Linux。

「版權訴訟會影響用戶嗎？」

目前不會。兩個平台都仍可用。最糟未來狀況：價格加入某種補償機制，或限制某些內容。但AI圖像生成不會消失。

「如果Stability AI倒了會怎樣？」

Stable Diffusion會繼續。開源模型，社群可獨立維護，不受公司命運影響。這就是開源的優勢之一。

「要等更好工具嗎？」

不用。這些工具現在已足夠專業使用。雖然會持續進步，但等於錯過機會。現在就開始學。

「能整合到自己的App裡嗎？」

Stable Diffusion：可以，有多種API選擇

Midjourney：目前沒有官方API（傳聞會推出）

這對企業用戶來說是重要差異。

「那 Adobe Firefly 及其他替代方案怎麼樣？」

Firefly 很穩定，尤其如果你本身就在 Adobe 生態系裡。DALL-E 3 處理簡單事項還不錯。但如果是認真創作，目前 Midjourney 和 Stable Diffusion 依然是頂尖選擇。

「我該先學哪一個？」

Midjourney。入門門檻較低，馬上有成果，能學到AI 藝術概念又沒太多技術負擔。如果需要更多控制權，再加上 Stable Diffusion。

「值得為 Stable Diffusion 打造一台客製化 PC 嗎？」

如果你每月產生超過 1,000 張圖片，值得，6 到 12 個月就能回本。一般使用者，還是用 Midjourney 或 SD 雲端服務就夠了。

最終結論：只要選一個開始創作

寫了 12,500 字後，坦白說：你可能真的想太多了。

這兩個工具都能產生驚人的 AI 藝術作品。都有熱情的社群。都在持續進步。不存在「錯誤的選擇」，只有現在這一刻最適合你的選擇。

我的實際建議

如果你看完還是猶豫不決：就選 Midjourney。從基本方案（$10/月）開始，用一個月。如果遇到限制或需要更多控制，再評估 Stable Diffusion。

為什麼先選 Midjourney？因為開始最重要，工具完美不是首要。你不用卡在安裝或除錯 GPU 驅動那一步時，學習速度會更快。先創作，優化以後再說。

決策框架

還是難以決定？回答這三個問題：

你有多懂技術？

非常懂技術 → SD 可能會很有趣
略懂一些 → 兩者都可以
完全不是技術人 → Midjourney

你的產量如何？

每月低於 500 張圖片 → Midjourney
每月 500-2,000 張圖片 → 兩者皆可
每月超過 2,000 張圖片 → SD（本地端）

你需要什麼？

快速產生美麗圖片 → Midjourney
針對細節自訂 → SD
API 整合 → SD
流程簡單好用 → Midjourney

我每天實際用什麼

兩個都用。Midjourney 用於客戶方案和社群內容，Stable Diffusion 用來做最終成品或需要技術精度、數量的工作。

總成本：$30/月 + $1,500 硬體（四個月就回本）。這是我最划算的創作投資。

最後想說一句

AI 影像生成領域變化極快。今天記下的內容，半年後可能就部分過時。Midjourney 會進步，Stable Diffusion 會演化，新的競爭者不斷出現。

不要等「完美」工具。從今天最合適你的選項開始。你隨時可以更換、補充或升級。

最適合你的 AI 影像生成器，就是你真正去用的那一個。

現在別再看了，去創作點什麼吧。

關於這次比較

最後更新: 2025 年 11 月 13 日

這次比較基於我八個月每天使用這兩個平台的經驗，橫跨多個專案測試（客戶工作、個人藝術、大量生成、不同風格），以及實際投入的資金（Midjourney 訂閱 $800+，SD 硬體 $2,200）。

所有內容都來自真實測試和誠實心得。不是任何平台贊助。沒有推薦連結（不過也許我該加一些來補貼硬體成本）。

資訊透明：我大多數工作偏好 Midjourney，但有需要時還是會用 Stable Diffusion。這種偏好在比較裡有所體現，我已經盡量公平，但沒有任何一篇評測可以完全中立。

如果發現錯誤或有新消息（這些工具更新很快），請告訴我。我每季都會更新這篇文章以保持內容最新。