不用辛苦去背了!PNG免費圖庫,超過45,000張圖片可自由下載
不用辛苦去背了!PNG免費圖庫,超過45,000張圖片可自由下載

如果需要透明背景圖片,除了自己手動去背,也有不少圖庫網站以收集透明圖為主,說到去背再次推薦一下前段時間介紹的remove.bg超強大免費線上去背工具,若你想去除背景的主體是人物,這項服務採用機器學習技術可快速將人物與背景分離,將耗費時間的工作丟給機器去做不但只要幾秒鐘,效果也更為理想。除此之外,之前推薦過的StickPNGPngtreePngImg提供大量免費透明背景圖下載,找圖可盡量先朝這幾個方向試試看。

本文要介紹的「FreePNGs」從名稱大家一定知道是個提供免費PNG圖片素材的網站,根據首頁說明,FreePNGs共收錄超過45,000張免費PNG透明背景圖片,所有素材都能免費下載!或是付費可一次打包下載(張數超過17萬張),網站提供的瀏覽搜尋介面還算好用,使用者可利用分類瀏覽方式從大分類到小分類找到自己需要的圖檔。

FreePNGs1.PNG
圖/ 免費資源網路社群
FreePNGs2.PNG
圖/ 免費資源網路社群

FreePNGs圖片來自各種免費公眾領域(Public Domain)網站或使用者上傳,使用者可自由下載使用,不過如果是使用於商業用途,由於FreePNGs並不擁有圖片版權,因此無法說明那些圖片可以用在商業用途。一般使用是沒有任何問題的,不用標註來源出處,無須連回原頁面。

使用教學

STEP 1

開啟FreePNGs首頁,往下拖曳會看到完整的圖片分類,看到這些縮圖很醜令我懷疑人生,不過這只是示意圖,稍後繼續往小分類深入就會發現圖片質感蠻好的。如果你覺得這個瀏覽模式不太好用的話,FreePNGs也提供一個像是索引頁面的功能,可以在Search PNGs找到完整的大分類和小分類鏈結。

FreePNGs3.PNG
圖/ 免費資源網路社群

STEP 2

相較於一般圖庫透過搜尋框輸入關鍵字來說,FreePNGs分類設計更易於找圖,點選大分類後會有許多次分類,瀏覽範圍就會縮小許多,舉例來說,在交通工具裡就有各種車輛的分類,也有飛機、船隻、熱氣球等等的選項,分類說明會寫出目前收錄多少個圖片檔案。

FreePNGs4.PNG
圖/ 免費資源網路社群

STEP 3

開啟汽車分類後會有各個廠牌汽車,點進去就會有一堆 PNG 透明背景圖可以預覽、下載。

FreePNGs5.PNG
圖/ 免費資源網路社群

食物部分的圖片素材數量也是很可觀,讓我想起「Sozai-Page日本食物食材免費圖庫,純白背景高解析度相片下載可商業使用」就收錄許多純白背景的高解析度食物食材相片。

FreePNGs6.PNG
圖/ 免費資源網路社群

特別喜歡找一些很複雜的圖案,例如在怪手機具上就有管線或縫隙,可以看出去背效果是否理想,會被收錄在FreePNGs的素材多半都處理得還不錯,至少不用從頭到尾自己去背在難度和耗費時間上就差很多。

FreePNGs7.PNG
圖/ 免費資源網路社群

STEP 4

點選要下載的圖片,預覽圖會放大、成為原圖樣貌,再按下左上角的「Download」下載按鈕就能獲取圖檔,非常簡單,當然PNG圖片相較於其他格式來說下載並不困難,使用者也可以直接在圖片點選滑鼠右鍵另存新檔。

FreePNGs8.PNG
圖/ 免費資源網路社群

值得一試的三個理由

  1. 免費PNG透明背景圖圖庫,收錄大量圖片素材
  2. 線上預覽,可直接下載圖片無需登入註冊
  3. 圖片主題分門別類、應有盡有

本文授權轉載自:免費資源網路社群

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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