什麼是VTuber建模師?單案6萬起跳、檔期排2年後…揭秘VTuber界最缺的「爸爸」角色
什麼是VTuber建模師?單案6萬起跳、檔期排2年後…揭秘VTuber界最缺的「爸爸」角色

什麼是VTuber建模師?
為VTuber製作「虛擬角色」的專業人員,運用Live2D等動畫技術,將靜態的角色插畫,轉換為即時呈現表情和動作的角色模型。

近年在YouTube與Twitch等影音平台上,愈來愈多以「虛擬角色」出鏡直播的創作者出現,這類創作者被稱為VTuber(Virtual YouTuber),是一種創作者在不露出真面目的情況下,仍能建立個人識別、長期經營內容的方式。

2020年疫情期間,VTuber產業快速崛起,熱潮從日本擴散至歐美與台灣。公共電視自2023年起舉辦「金V獎」,鼓勵台灣VTuber創作者投入內容創作。根據研究機構QY Research統計,預計到2030年,全球VTuber市場規模將達到50.3億美元。

「VTuber會稱呼繪師為媽媽、建模師是爸爸,因為真的很像一起養育一個角色。」VTuber建模師林睿哲形容,一名VTuber的誕生,背後仰賴多種專業分工。除了VTuber創作者本人作為角色核心,其中最關鍵的2個角色,正是「繪師」與「建模師」。

繪師負責角色的外型設計與繪製,建模師則將平面的角色圖,轉換成能即時貼合真人表情與動作的模型,再搭配臉部捕捉技術,當創作者說話、眨眼或轉頭時,鏡頭會即時擷取這些動作,並同步反映在角色模型上,使畫面中的角色呈現近似即時表演的狀態。

VTuber建模師
圖/ 林睿哲、貓祭提供

林睿哲曾任職遊戲公司傳奇網路,最早投入的是遊戲產業常見的 Spine2D 動畫,與 Live2D 在技術應用上有一定重疊度。5、6年前,VTuber開始在台灣出現,他發現相關需求與自身專業高度相符,於是打算先透過實作累積經驗與作品。

「請對方提供角色檔案,我免費幫忙做動畫。」他回憶,早期為了練手與理解市場需求,曾主動在Twitch上尋找規模較小、願意分享素材的VTuber談互惠合作。透過這樣的方式,他逐步累積作品,也開始理解VTuber在直播中真正需要的動作節奏與表現形式。隨著後來接觸到較為系統化的學習資源,才下定決心全面投入,轉為自由接案。

創造角色外的感動,父女共生「更愛你了」

隨著林睿哲與他製作的VTuber合作關係加深,逐漸產生一種特殊的情感連結。他說:「他們會在直播上叫我『爸爸』,而我會想看一下『女兒』在幹嘛,慢慢變成一種習慣。」正是在長時間的觀察與磨合中,從起初將VTuber視為單純的商業合作夥伴,走向更為深度的合作關係,因為這份「愛」而投入更多心力鑽研技術與角色表現。

談到這個產業的工作現實,林睿哲不避諱指出,「某種程度上一定會用愛發電。」他解釋,建模師或動畫師常會在原本約定的工作內容外,多做一些部件或細節調整,未必都能直接反映於報價,不過也換來VTuber的滿意度與後續的口碑宣傳。

在VTuber產業中,建模師與繪師常會與特定VTuber建立長時間、深度的合作關係,不再只是一次性的案主與接案者,而是隨著角色一同成長、共同經營形象的夥伴。

「一開始大家對 VTuber 的要求其實很低,只要會動就好,但現在不是了。」林睿哲觀察,隨著市場擴大與經紀公司進場,台灣VTuber產業逐漸從個人創作者,走向企業投入資源、成批推出高品質VTuber的模式,視覺設計與角色設定的要求也隨之提高。

面對這樣的變化,林睿哲選擇更專注於角色個性的呈現。他舉例說明:「偏可愛的角色,動作會設計得比較有彈跳感,節奏也會稍快;沉穩或冷靜型角色,動作表現則會較內斂。」

目前林睿哲加入VTuber模型製作工作室SODAART,承接Live2D動畫製作與教學工作。他分享,整體市場雖然趨於成熟,但高品質的VTuber建模師依然供不應求。以目前行情來看,一次完整的VTuber建模,未含繪製費用,報價約落在新台幣4萬至6萬元之間。

在需求持續增加的情況下,即使一個模型的工期約1星期到1個月,林睿哲個人的接案檔期已排至1年後,過去甚至預排至2年。他觀察到愈來愈多創作者願意等待,希望能找到風格與理解度都合適的合作對象,而不只是追求最低價格。

VTuber建模師林睿哲
林睿哲,Live2D動畫師,擅長Vtuber建模、動畫製作。現為VTuber模型製作工作室SODAART旗下講師、接案者
圖/ 侯俊偉攝影

教學端同樣反映出市場熱度。林睿哲目前開設的Live2D課程,每期皆吸引數百名學生報名,顯示VTuber相關技術正逐漸形成一條被看見、被市場期待的專業路徑。

延伸閱讀:她摘下Uber公關金手銬,搖身「身心降噪」器械皮拉提斯女王:跟人有關的事就是有影響力的事!

責任編輯:蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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。

數智聚(良興)_3.jpg
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓