Meta AI生圖實測：不但能寫程式，還可自動找資料修正結果|數位時代 BusinessNext

實測｜Meta發布首款影像模型Muse Image：不但能寫程式，還可自動找資料修正結果

Meta 發表代理式影像模型 Muse Image，生成時能主動搜尋與寫程式修正結果；並同步預覽支援原生音訊的影片模型 Muse Video。

Meta 於美國時間 2026 年 7 月 7 日（週二）透過官方部落格宣布正式推出影像生成模型 Muse Image，並同步公開仍在開發的影片生成模型 Muse Video 早期預覽。

兩者是由汪滔（Alexandr Wang）領導的 Meta 超級智慧實驗室（Meta Superintelligence Labs, MSL）開發的首批媒體生成模型，也是 Meta 過去一年斥資重組 AI 實驗室以來，首度發布此類媒體生成模型。

Muse Image 並非單純把提示詞直接對應成影像，而是採取代理式（agentic）架構：在生成過程中主動呼叫搜尋與程式碼等外部工具以提升準確度。

能自己找資料、寫程式碼修正結果的影像模型

官方說明，模型在強化學習訓練中學會撰寫並執行程式碼，用來產生精確的圖表或可掃描的 QR code，並依渲染結果修正影像；也能上網搜尋即時資訊與視覺參考，藉此提升時事等知識密集提示的準確度，還能結合多張參考圖生成單一影像。

Meta 表示，Muse Image 會在思考鏈中反思並修改自己的作品，可能是局部微調、整張重新生成，或改用工具重來一次，官方形容這項自我修正行為「並非刻意設計，而是在強化學習訓練中自然湧現」。

根據 Meta 的內部實驗，Muse Image 也呈現類似語言模型的「測試時運算擴展」現象：推論時投入越多運算、進行越多推理與工具呼叫，人類偏好評分越高。

官方並提醒，把運算全部押在「一次生成多張、挑一張最好」的做法很快就會飽和，不如花在深思熟慮的推理上。

根據《數位時代》測試，目前台灣用戶已經可以使用 Meta AI 生圖，測試Prompt如下：

Transform the subject from the input image into appealing claymation character, keep likeness. Handmade plasticine style, simplified, matte clay with thumbprints, big expressive eyes, rounded features, warm studio light, pastel backdrop.

能看懂 Instagram 貼文，也能重新設計房間陳設

依 Meta 新聞稿說明，Muse Image 主打連結使用者的真實生活情境。使用者可在 Meta AI app 內 @ 提及 Instagram 公開帳號，讓模型運用該帳號的公開照片，製作活動邀請函、聯名發想或個人化圖片；Instagram 使用者則可透過設定，關閉自己的內容被標記用於此類 AI 創作。

新增的「Shop Your Room」功能，在美國可讓使用者拍下房間照片，要求 Meta AI 依網路或 Facebook Marketplace 上可購買的真實商品重新設計陳設。使用者也能直接在生成的照片上圈選、塗鴉標註要修改的區域，Meta AI 會記得整段對話脈絡持續調整，並提供修復老照片、置換髮型、轉換成黏土動畫等預設模板。

在安全與來源辨識方面，透過 Meta AI app 與 meta.ai 產生的 Muse Image 圖片會帶有名為 Content Seal 的隱形來源訊號；Meta 表示，該訊號即使影像經過裁切、壓縮、縮放或螢幕截圖後仍可保留。

Meta 同時預覽一項偵測工具，可檢查圖片是否帶有 Content Seal 訊號。Meta 另向彭博社表示，Muse Image 設有安全機制，防止被用於生成違反服務條款的內容，包括兒童性虐待材料（CSAM）。

文字轉影像技術是多數 AI 實驗室的核心產品，卻也屢屢引發爭議：例如今年稍早，伊隆·馬斯克（Elon Musk）旗下 xAI 的模型就曾在社群平台 X 上被用於製作未經同意的「數位去衣」影像。

上線範圍分階段，影片版本仍在開發中

Muse Image 已於 7 月 7 日起在 Meta AI app、meta.ai 網站、美國的 Instagram 限時動態（超過 30 種 AI 特效），以及部分國家的 WhatsApp 上線；Facebook、Messenger 版本，以及供廣告主與代理商使用的 Advantage+ creative 廣告工具則將於日後加入。

Meta 表示，Muse Image 的日常創作可免費使用，需要更多生成用量者可使用 Meta 訂閱方案，但官方尚未公布免費額度、付費額度與方案細節。

Meta 同時公開 Muse Video 的早期預覽。該模型以與 Muse Image 相同的預訓練基礎打造，支援原生音訊，目前仍在改善影音同步及高速動作的物理準確性；官方僅表示將於日後提供給創作者並整合至 Meta AI，尚未公布確切時程。

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資料來源：Meta AI 官方部落格、Meta 新聞室公告、《彭博》、路透社

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

顛覆傳統制式框架，大數據導航篩選「健康優先級」

國泰健康管理數據智能發展部資深協理郭怡賢直言，傳統安排健康檢查時「一體化套餐」的局限性，他不僅深有感觸，更是親身經歷者。即便具備專業背景，一般人面對健檢項目怎麼選，仍難以摸透其中的「眉角」。

他分享了一段來自內部的真實轉折：公司內部夥伴曾因專業的評估建議，加選了過去從未、也從沒想過要關注的指標，竟因此及時察覺關鍵的身體訊號。這類真實故事不斷上演，讓團隊深刻體認到，若僅依賴固定的框架，極可能漏掉重要的資訊。這些服務經驗與真實痛點，成為決定打破過去選擇框架、將專業「大腦」轉化成數位導航的核心動機。

郭怡賢深刻分析，健康管理的本質是一條嚴謹的價值鏈：由「健康發現」啟動，進而達成「日常落實」的目標。他指出，若前端的「需求篩選」不夠精準，後續所有的行動都將失去支點。傳統模式最大的戰略盲點，在於忽視了個體生理狀況與生活習慣的差異，導致受檢者往往處於資訊被動地位。國泰投入研發『衡好選』系統的核心起心動念，就是要打破僵化的框架，利用數據導航協助每位使用者進行個人化健康規劃，讓選擇從『被動接受』，進化為真正意義上的『個人化規劃』。

過去制式套餐常讓大眾因擔心選錯項目而不安，動輒花上數小時解決疑問。透過這套軟體系統融合大數據與專業經驗，將數百項知識轉化為 24 小時在線的「數位大腦」。這不僅突破了服務量能限制，更確保每位使用者隨時都能獲得「不一樣」的個人化篩選建議。

推動健康白話文運動，讓健康規劃好懂、好選擇

近年來健康服務琳瑯滿目，為什麼國泰可以直擊痛點，大膽提出變革？國泰健康管理成立近 15 年來，累積了超過 3 億筆大數據，這不僅只是數據的累積，更是服務經驗的結晶，以及客戶面對龐雜資訊時常見疑惑的解答。透過成熟的科技，「衡好選」系統應運而生，「我們的核心概念是好懂、好選，一次解決傳統選擇上的兩大痛點。」

「衡好選」系統從每個人的生活背景下手，先透過個人體況及家族病史的簡單問答，了解個人狀態，最後加入十大死因等潛在風險資料。綜合評估後，依據客戶的年齡、性別和地區，推算出專屬的指標關注方向，再從數百項選項中精準排序，為客戶「篩選健康優先級」，使用者也能依據推薦再靈活調整。郭怡賢笑說，「就像數位導航一樣，主動提供客製化的推薦，然後依需求自由配置！」

此外，健康項目的說明往往充滿生硬的醫療用詞，這也是國泰在系統進化中花最多時間調整的部分，「我們稱之為『白話文運動』。」國泰與專業團隊梳理，用簡單卻精準的白話指引，把 300 多個項目一一解釋清楚，讓大眾一看就知道為什麼自己的體況需要關注這項指標。而且透過系統選完方案後，就能直接向合作醫療機構預約，方便即時，打造一條龍的便利體驗。系統內還有即時線上小助手，有任何疑惑都能直接諮詢，宛如多了一個 24 小時在線的專屬服務人員。

全新品牌精神上線，喊出健康新哲學「Happy Habit」

從「衡好選」系統的智慧規劃到數位日常工具的全面支持，國泰健康管理將顛覆傳統健康管理的模式，賦予全新的品牌精神「Happy Habit」，訴求健康應是快樂、來自每一天一點的生活累積，用輕鬆簡單的方式。讓大眾透過精準的健康規劃找到正確的方向，並運用每日陪伴的數位健康工具，找到專屬自己的快樂生活方式。

未來，國泰健康管理除了與醫療機構合作，還會更進一步進化，與不同產業和通路展開深度合作，將健康規劃真正融入到生活場景中，透過科技系統的協助，讓人們在飲食與日常作息中，輕鬆找到更適合自身健康的選擇。藉由攜手不同的跨界夥伴，國泰健康管理致力於為客戶提供完整的全方位解方，「我們想打造的是一個完整的健康生態圈！」

在數據與科技的加持下，國泰健康管理讓健康管理不再只是單次的檢查安排，而是轉化為融入生活、隨時陪伴的健康夥伴，不僅更加貼近客戶的真實需求，也賦予健康管理嶄新的面貌，為產業開創全新局。