配色單調怎麼辦?用這11個網站讓你的文案擁有「高級感」
配色單調怎麼辦?用這11個網站讓你的文案擁有「高級感」

色彩,在我們工作的時候是一種錦上添花的元素。無論你是做設計,是製作幻燈片,還是製作文案,一個套優秀的配色總會讓你的作品別有一番韻味,惹的不只是別人的眼,還順了自己的心。但你可能會時常苦惱自己不是很瞭解配色理論,無法搭配出一讓人滿意的顏色。

其實你只需要一些網站,就可以完成一套不錯的配色了,這篇文章裡少數派就會為你推薦11款不錯的配色網站。

Colordot & Colourcode

ColordotColourcode這兩個網站其實大致一樣,都是使用者在網頁區域內隨意移動滑鼠來生產色卡,在不斷生成的色卡的同時用戶可以產生自己靈感,看看能不能隨機出一個自己滿意的配色。

對於已經生成的色卡,你可以點擊刪除或者對它的色值(RGB、HSL)進行微調。其中 Colordot 還提供了iOS用戶端,可以直接用滑動縮放等手勢操作即可完成色卡的選擇。而 Colourcode 的功能比前者更加全面一些,完成自己色卡選擇過後還可以選擇不同的色卡搭配,並且還可以以不同的格式保存到本地。

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圖/ Colourcode

Awwwards

一個好的配色,不只是可以從專門的配色網站中獲取,有時我們也可以直接流覽一些優秀的設計案例。Awwwards上蒐集了眾多非常優秀的網頁設計案例,我們在鑒賞他們的設計作品時,不妨也可以看看人家是如何幫項目配色的。

它的搜索分類非常的齊全,你可以根據顏色、類型、標籤、地理位置等多個方面去篩選出你需要的專案。並且網站也會對項目進行一個評分,分別從「Design、Usability、Creativity、Content、Developer」五個方面評價,所以使用者也可以直接根據分數更快的找到最好的作品。

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圖/ Awwwards

colr.org

很多優秀的電影或者照片,時常會在後期進行調色,就是「銀翼殺手」的色調風格在那段時間可說是非常的火熱。其實這些調色方案,我們也可以用於你自己的項目,colr.org就是來幫助你完成這項任務的一個工具網站。

用戶可以通過自己上傳本地的照片,或者直接使用網頁連結來導入照片。當你點擊照片的時候,上面會顯示很多的正方形方塊,那就是照片上的色彩。用戶可以自己在眾多小方塊中選擇自己喜歡的顏色,也可以點擊上方的按鈕讓網頁自動幫你把照片裡的主色調提取出來。

如果你是Sketch的用戶,可能這個網站你也不需要了,可以嘗試Alembic這款外掛程式,它用起來會更加簡單。

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圖/ colr.org

Material Colors

在每年Google Play評選優秀App的時候,都會有很多嚴格遵守Material設計規範的軟體出現在我們的視野裡。這些精美的App出來在佈局、元素的使用上是遵守規範的,在色彩的使用上也是非常的「精準」。對於我們來說,也可以把Material Colors運用到我們的項目中。

除了在Google官網的Guidelines裡可以找到詳細的配色以外,用戶也可以通過協力廠商的網站來快速選擇出自己的一套方案。比如在materialuicolors和Flat UI Colors上你可以快速獲得多種顏色的搭配。

然後還可以根據自己的使用情況來適當的調節顏色的等級,等級越高的色彩會越深厚。為了方便不同的色值使用習慣,網站也提供了HEX、RGB 等多種樣式複製。

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圖/ Material Colors

Hex Color

使用設計工具的用戶對於不同色值的使用一定是非常的熟悉,而且大多數設計工具也可以使用不同的類型的色值。對於一個不同用戶來說,可能你有的時候在找到一個顏色後,它提供的色值並不是你需要的。

這個時候你可以使用軟體中的滴管工具來直接採集顏色,但是滴管工具其實並沒有你想像的那麼精準,時常會出現一定的偏差。而Hex Color這個網址會給你更好的答案,它會將你的色彩的所有詳細資訊展示出來。不僅是不同色值的情況,還有這些顏色所應用在哪些顏色主題中比較合適,以及相應的顏色又有哪些,可以說是顏色的百科全書了。

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圖/ Hex Color

Cute Color

Color HuntLOL Colors是兩個既「直接」又「可愛」的色彩網站。說它們直接的原因是因為在這裡有著非常現成的成品,無需你搜索,只需要你瀏覽並選擇你所愛即可。而他們的設計又是眾多網站裡最可愛的,圓潤的邊角加上清新的顏色,給人一種非常的舒適的感覺,當你看到網頁左上角的笑臉時會更加喜歡它們。

除了現成的配色方案以外,還提供了一個熱度系統,你可以為自己喜歡的配色方案按讚,同時也方便你直接找到最熱門的配色方案,用戶也可以通過Email訂閱的方式來每週收到新配色的推薦。

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圖/ Cute Color

傳統の色彩

除了現代的流行配色以外,傳統的色彩搭配也是一个非常不錯的選擇。不論是介绍一个傳統文化項目,又或者現在的種種,都是可以採用一下最為經典的顏色的,或許會给你帶來一些意想不到的效果。CHINESE COLORSNIPPON COLORS這兩個網站裡,就為你展現了完整的傳統色彩,不在單單只是數字符號,還有那些充滿韻味的古風名稱。

當你點開一個你喜歡的色彩後,整個網頁的背景色會發生改變,顏色的具體參數會在網頁中間展示出來。友情提醒,不要以小矩形的色彩來選擇,儘量點擊選擇後再做決定,因為背景的色彩會對你的判斷造成一定的影響。

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圖/ 傳統の色彩

轉載授權自:少數派

關鍵字: #UI/UX設計
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

《全球地緣新局時代下的製造戰略》白皮書限時下載

擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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