從AI繪圖到美女寫真,「二次元老婆」從來沒缺席!AI美少女夢工廠是怎麼煉成的?
從AI繪圖到美女寫真,「二次元老婆」從來沒缺席!AI美少女夢工廠是怎麼煉成的?

今年以來ChatGPT暴紅,導致去年原本大熱門的AI繪圖似乎被冷落了。畢竟,玩了大半年的AI繪圖,很多人發現還是有其極限,比方說畫出來的圖無法預測、比方說生成出來的人像無法克服「恐怖谷」效應,以及最有名的「AI不會畫手」。

不過,沒有什麼事情是熱情無法攻克的。當你還忙著在問ChatGPT工作不順怎麼辦、能不能幫你寫論文的時候,有一群人默默的在AI繪圖領域想辦法解決那些問題,目的只為了可以產生「二次元老婆」。

最終的結果,就是最近開始在社群暴紅的一系列讓你難分真假的「AI寫真」。

AI寫真
圖/ T客邦

如何打造AI美少女夢工廠?

也不過一年前不到,當時人們就嘗試利用AI繪圖來打造一些寫實風格的圖片。不過,AI繪圖雖然可以產生極具科幻感的場景、壯闊的風景圖,但是就是對於普通的寫真照沒輒。

AI寫真
圖/ T客邦

當然,還有著名的「AI不會畫手」。

AI寫真
圖/ T客邦

怎麼辦呢?這時候,總該有個動力在背後來推一把,解決這個問題。

大家都清楚,推動人類科技進步背後的推手之一,總有一個不能說的秘密:成人產業。

在一年多前,成人產業與AI相結合的話題還是deepfake,利用AI換臉的技術把名人的頭像套用在一些成人明星的身體上,產生偽名人影片,國內也有網紅因此被判刑。

延伸閱讀:網紅小玉用Deepfake「換臉」製作不雅片,判賠100萬!AI怎麼會變犯罪工具?

不過,deepfake影片畢竟是影片,認真看都還是看得出破綻、流暢的程度也有限。

而就在今年年初開始,一些寫實風格的AI成人圖片開始在國外的社群上流傳,品質之高讓許多人大開眼界,先不說「成人」的部分,光是臉跟手,就沒有違和感。跟真人寫真幾乎沒有差別。

AI寫真
圖/ T客邦

AI能以如此細膩的筆觸將寫實風格的人物繪製出來這件事,的確是嚇著了不少人。

不過,過去這些日子以來,到底發生了什麼轉變?是哪些技術讓AI繪圖變成美少女夢工廠的?

AI寫真
圖/ T客邦

Lora模型

目前,超過數十億筆以上訓練資料的超強大型語言模型,例如GPT-3,雖然能力強大,但是訓練成本也相當高。以GPT-3 175B為例,具備1,750億個參數,但是在實際使用的過程中,其實發現了一些Bug,不過雖然發現了這些Bug,但也無法進行微調,因為那意味著需要重新訓練,幾乎沒有單位負擔得起巨大開銷。

而LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 14 是微軟研究員引入的一項新技術,主要用於處理大型模型微調的問題。LoRA 建議凍結預訓練模型的權重並在每個 Transformer 塊中注入可訓練層 (秩-分解矩陣)。因為不需要為大多數模型權重計算梯度,所以大大減少了需要訓練參數的數量並且降低了 GPU 的記憶體要求。

AI寫真
圖/ T客邦

Lora模型的出現,讓一般網友也可以透過簡單的設備,建立更加風格化、標籤化的模型,使用者可以集中訓練某個動作、場景、角色,甚至是服飾上的細節。

儘管 LoRA 最初是為大型語言模型提出的,但該技術也可以應用於其他地方。在微調 Stable Diffusion 的情況下,LoRA 可以應用於將圖像表示與描述它們的提示相關聯的交叉注意層(crossattention)。下圖的細節並不重要,只需要注意黃色塊是負責建立圖文之間的關係表示就行。

AI寫真
圖/ T客邦

簡單來說,以前的 AI 畫圖模型是一台基本的大型電腦,雖然功能強大,但是你沒辦法進行微調。但是透過LoRA,為這台大型電腦可以加入「模組」,你可以依照個人的需求,單獨訓練你自己的人臉、風格(網友稱之為「小模型」),然後再來加入這個模組,這樣就可以實現你的特性需求。

由於 LoRA 訓練出來的小模型檔案大多為 100MB 左右,而且只要有單一張顯卡,以及十幾張圖片,就可以進行訓練,因此很容易上手。在Lora模型的加持下,漸漸的AI畫出來的角色也變得更有人味。

ChilloutMix+Korean Doll

早期的Lora模型套用後雖然「人味」是有了,但是對於亞洲人來說,總覺得看起來還是怪怪的。主要原因是早期的Lora模型多半是用西方人來訓練的,因此總覺得少了些什麼。

AI寫真
圖/ T客邦

當Lora的應用越來越熱門,也有亞洲玩家開始訓練AI模型,因此,前一陣子,基於亞裔臉模的AI模型ChilloutMix問世。再加上有一些分享AI繪圖模型的網站出現,讓玩的人也越來越多,討論度也越來越熱烈。

之後,又有韓式風格的Korean Doll及Taiwan Doll等多種Lora小模型。至此,亞洲玩家也熱門了起來。

AI寫真
圖/ T客邦

真人網美該擔心嗎?

現在AI寫真這麼容易製作,網友就喊出說,原本的網美是不是該擔心了,以後沒人要買了?而且拍一本寫真集製作至少也需要專業的造型、攝影師、燈光、還要拉一堆人出外景、成本就算再低,也不比網友坐在電腦前面AI算圖的成本低。更何況最後做出來的成果,可能還沒有AI畫出來的場景震撼。

不過,這點目前應該還不用太過擔心。

會買寫真集的,應該還是針對特定的人去買的。而且目前的AI繪圖也還是有一些侷限在那邊。

很多網美目前以接業配為主要的生計,而AI網美想要搶業配可能還是有一些難度。

比方說,目前你看到的AI生成的圖片,基本上大家的動作都差不多。那是因為所有AI生成的圖片,基本上動作會傾向於依照訓練圖片的內容來生成。再來就是目前AI畫手的問題,並沒有完全解決,因此有些圖片還是傾向於能避就把手的細節避掉。

再來就是創意與真實感,因為AI畫圖效果靠的是一些基本的「詠唱」,瞭解哪些關鍵字,生成哪些效果,基本上至少到目前為止,不論是從背景、人物姿勢、風格,AI創作出來的圖片還是有一些端倪可以看出的。而且在一些細節上,往往會用模糊化處理。

AI寫真
圖/ T客邦

因此,如果要搭配特定產品做業配,基本上依然需要人工介入進行修圖。如此下來有一定的難度,對於廣告主來說,現階段應該還是請真人比較能夠符合他們的特定需求。

不過,講到AI畫圖的動作問題,最近也有了新技術叫做 ControlNet 上線了,只要畫幾筆簡單的姿勢就可以讓AI角色擺出複雜的動作......

延伸問題:明星AI模型

透過這些技術的結合,如果餵給AI的是同一個明星的照片,是不是可以打造出自己的AI明星呢?
的確是如此,而且網路上也的確已經有一些明星AI模型出現了。

AI寫真11
圖/ T客邦

下載了這些模型,透過一些微調,的確是可以得出一些以假亂真的照片。

事實上,這也衍生出更多新的問題。以前在Deepfake上所發生的問題,現在在AI畫圖上一樣會再發生一遍。而且,因為AI畫圖的硬體門檻要比Deepfake更低,而且產出的圖更真實,勢必會發生的法律問題也可以預期更嚴重。

本文授權轉載自:T客邦

責任編輯:傅珮晴、林美欣

關鍵字: #ai人工智慧
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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