不懂「詠唱」,也能生成AI圖片!Midjourney超狂新功能,直接讓AI反推提示詞
不懂「詠唱」,也能生成AI圖片!Midjourney超狂新功能,直接讓AI反推提示詞

讓AI生成圖像,這幾個月來一直都是網路社群熱門話題。有些人已經擁抱了人工智慧,認為這將是未來藝術的發展方向,在AI輸入指令這門「詠唱術」甚至也被視為相當需要技巧的管理學問。

但也還是有一派質疑AI的道德與合法性,因為許多用以訓練AI的圖片並沒有經過創作者授權。但如果這些問題也都可以讓AI解決?近期Midjourney發布了新的「描述(describe)」功能,只要輸入一張圖,讓AI來幫你寫Midjourney指令,或是看看在Stable Diffusion生成的圖片源自哪些材料。

Midjourney學會從圖片反推到文字,「詠唱」可以輕鬆學會

「描述」的功能最厲害的地方在於,上傳一張圖片,就可以轉換成文字,而這些字詞可以再輸入Midjourney生成全新、相關聯的圖片。簡單來說,Midjourney學會了從圖片反推到提示詞(prompt)。

使用方式很簡單,在文字的區域中輸入/describe,就會出現一個拖放欄位,讓使用者可以上傳一張圖片,並轉換成四組英文字詞之後,讓使用者選擇最適合的,也可以讓使用者自行修改。

Midjourney describe
圖/ 數位時代截圖

Midjourney的提示詞可以很簡單,也可以是自然語言。但是要產生最符合使用者所想的圖片,就必須使用特有的語法了,因為Midjourney的機器人不像人類那樣理解語法、句子結構或單詞。因此,/describe對於生成圖像的新手而言非常有幫助。

只不過,由於近日Midjourney推出最新版本v5湧入大量的新帳號,Midjourney暫停了免費帳號試用圖片生成服務。目前不知道何時才會再度開放免費帳號使用,如果要使用Midjourney需支付每個月約10美元的訂閱費用。

延伸閱讀:免洗帳號大量灌入,Midjourney V5不給免費使用了!而且誰讓川普假圖流竄?

目前在Twitter上的測試結果看來,都有至少七成以上的相似度。

有些Twitter網友認為,這是一個學習如何使用提示詞的實用方式:

也有網友透過修改/describe生成出來的文字,來調整不那麼滿意的圖片;雖然結果可能不完全是用戶想要的,但從圖像生成文字來描述已經是一大突破:

Stable Attribution溯源AI「原形」,可以是AI與人類藝術共處的可能?

除了逆向生成文字,現在也有個網站逆向回推生成圖片的素材了。Stable Attribution(直譯為「穩定歸因」)名字與另一個AI圖片生成服務Stable Diffusion(直譯為「穩定擴散」)相對應,目的就是要找出一張AI圖像背後是哪些人類藝術家的作品。

該網站表示,希望提供原作資訊,讓大家正視人類藝術家對於AI藝術的貢獻。而找尋圖片素材來源的原理是將AI模型解碼,並在AI訓練的資料庫中找到最相近的圖片。而Stable Diffusion所使用的是資料庫LAION-5B是公開的,因此是目前該網站最主要可以溯源的AI圖像。Stable Attribution也開放用戶補充溯源到的圖片的作者和來源。

只要在該網站內上傳一張Stable Attribution生成的圖片,就會反向搜尋20張可能是AI參考後合成來的圖片。不過在上傳時該網站也表示,他們不會判斷上傳的圖片是否為AI。

事實上,AI生成一張圖的參考圖片可能不只20張,因此官網也提到,「目前第一版的Stable Attribution並不完美,部分原因是訓練過程嘈雜,訓練數據包含了大量錯誤和冗餘……但這也不是一個不可能解決的問題。」目前這個網站還在測試階段。

雖然還有AI圖像支持者質疑Stable Attribution炒作,或指出Stable Attribution給出的20張參考圖片都沒有上傳的AI圖像中的細節,但已經可說是一個開始,至少讓創作者能夠看到自己的作品是否會被當作AI的素材。

Getty Images等各大圖片網站與Stable Diffusion的版權爭議仍然還沒結束,但也有選擇加入AI潮流的網站,如近期與OpenAI合作的Shutterstock。在法律問題之外,Stable Attribution讓人看見了另一個AI與人類藝術共處的可能。

資料來源:The GeneratorDecryptPCgamer

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #AI #openai
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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