有文字就能做圖!Canva也導入AI生成圖像功能,如何讓簡報更漂亮?
有文字就能做圖!Canva也導入AI生成圖像功能,如何讓簡報更漂亮?

線上設計平台Canva正式開放了AI圖像生成功能「Text to Image」,讓所有用戶能用文字就製作出想要的圖片。生成的AI系統使用的是「Stable Diffusion」,再加上Canva介面的過濾器和協助工具,來引導用戶得到他們想要的圖片。

現在只要Canva網站並開啟新的檔案,就可以在左方功能列表選擇「Text to Image」選項,並輸入想看到的圖案,例如「池塘中錦鯉的淺色水彩畫」。但目前該功能目前無法理解中文,因此會建議用戶使用英文輸入。

圖/ Canva

還可以挑選想要的圖片風格和樣式,如「照片」、「繪圖」、「3D」、「繪畫」等等。然後該面板就會生成四張不同的圖像,供用戶挑選最符合想像的,並添加到檔案的畫面中。

圖/ Canva

同時,Canva還提供了回報的功能,若是圖片出現了包含暴力、裸露、仇恨言論和「偏見和/或刻板印象」內容的圖像,將可以回報並協助Canva改善。

圖/ Canva

Canva的聯合創始人兼產品長Cameron Adams在接受採訪時表示,「我們將此視為給予我們社群的一個學習體驗……我們想把這個新的技術(AI圖像生成)交給他們,因為這是個新興領域,而它的確切使用方式、以及用戶與它的互動方式仍在發展階段。」

AI生成模板與素材,創意更客製化

讓用戶在自己的檔案或簡報中加入更多影像以及美感設計,已經是近年辦公室軟體的趨勢,而近年Canva在Google Docs與Microsoft Word之間殺出重圍,就靠著其超過一億個內建模板與素材,包括影片、動圖、相片等。

現在有了AI,創意就不再受到素材的限制。Adams就說,他已經看到AI工具的許多種應用。「我最喜歡的是,學生用它生成視覺化的故事,所以他們可以在課堂上寫一個故事,並且用Text to Image來生成與這個故事相關的圖片。他們也會用Text to Image來製作文稿、傳單和襯衫上的圖案,都是透過Canva來印出來的。」

除了Canva之外,還有越來越多AI圖像工具開放大眾使用,尤其像是Stable Diffusion這樣的開源AI系統,允許各大公司與軟體將AI系統加入自己的產品旗下。上個月,微軟也推出了自己的文本轉圖像工具Microsoft Designer,由OpenAI的DALL-E系統支持,作為其Office套件的一部分,生成最符合用戶想要的圖片與模板。

不過,Canva官方強調,他們為AI工具做出的關鍵調整是一個額外的過濾器,以阻止用戶生成色情或暴力的圖片——尤其許多用戶是各年齡層的學生。「我們確實發現Stable Diffusion相當容易繞過限制,」Adams說。

爭議吵不完,用戶只有所有權但沒有版權

但是,這些AI系統的興起也一直在引發爭議,尤其是很多受到版權保護的圖片都被用來訓練這些系統──許多藝術家與設計師會發現,自己作品在未經同意的情況下被用於創作商用產品,儘管負責的公司和研究人員表示,使用這些圖像資料受到美國合理使用原則等條款的保護。

當被問及相關爭議時,Adams表示,「我認為,關於人工智慧產品在多大程度上可以被視為合理使用,這些問題與法律有關,而且世界各地的情況會有所不同……我們與創作者社群以及用戶有很良好的關係,也正在與他們合作以解決版權問題。我們將圖像的所有權授予用戶,但我們不認可用戶可以擁有這些圖像的版權。」

因此Canva不對Text to Image創建的圖像提出任何版權主張,並表示用戶擁有他們創建的圖像,但須遵守公司的使用條款。唯一的規定是用戶授予Canva在其平台上託管圖片、並使用這些圖片來廣告其產品的權利。

資料來源:The VergePetaPixelCanva

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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