Blender 3D遊戲建模
104學習
Blender
這是一款開源且免費的3D建模軟體，廣泛應用於動畫製作、遊戲開發、產品設計和視覺特效等領域。具備此技能代表你能製作高品質的3D模型、動畫和渲染圖，提升視覺呈現能力。對於設計師、動畫師、遊戲開發者或多媒體相關職位來說，熟練操作可增加競爭力，並有助於跨領域合作。隨著數位內容產業快速成長，掌握這項技能能拓展職涯發展空間。
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Adobe Illustrator
Adobe Illustrator是一個由Adobe Systems出品的專業影像處理軟體。跟公司的其它軟體一樣，Illustrator適用於Mac OS及Microsoft Windows兩個作業系統，同時公司也發布了Unix作業系統上的版本。
Illustrator 利用其廣泛的編修與繪圖工具，可以有效的進行圖片編輯工作。獨特的歷史紀錄浮動視窗和可編輯的圖層效果功能，能讓使用者可以方便的測試效果。對各種濾鏡的支援更令使用者能夠輕鬆創造出各種奇幻的效果。目前，Illustrator 也正在被廣範地應用在網路影像處理。
Illustrator 被大部份的人認為是最好的影像處理軟體，但與著名的3D Studio Max一樣，價格昂貴使其難以普及。這也令Jasc Software公司的Paint Shop Pro，GIMP小組的GIMP和友立資訊的Ulead PhotoImpact佔領了不少的市場佔有率。
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Jev是什麼？前OpenAI研究員打造一款「不會聊天」的AI模型！
前OpenAI研究員打造的AI模型Jev，不聊天、不寫文章，只負責快速做判斷，還會說出自己有幾成把握，本文整理Jev和ChatGPT的差異、設計理念、價格速度與應用示範。
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念Jev最大特色：會說出自己「有多確定」Jev速度多快？價格多少？官方數據整理Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範Jev對上班族有什麼影響？
當各家AI公司在比拼誰的模型更會聊天、寫程式，曾參與ChatGPT背後研究的前OpenAI研究員Diogo Almeida，卻選擇另一條路。
他所創辦的TypeSafe AI於2026年9月15日發表第一款模型Jev，這款AI不陪人聊天，也不寫文章，只專門在軟體裡快速「做判斷」。
Jev跟別家產品有多不同？底下為各位整理其設計理念、核心特色、價格速度與應用示範。
Jev是什麼？和ChatGPT等AI語言模型有什麼不同？
如前言，Jev是TypeSafe AI推出的第一款AI模型，官方把這類模型稱為「System One模型」。
為什麼叫Jev？名字背後的「傑文斯悖論」
根據官方說明，「System One模型」這個名稱，來自心理學家康納曼的暢銷書《快思慢想》，書中把人的思考分成兩種：
快速、憑直覺的「系統一」
緩慢、仔細推敲的「系統二」
Jev做的就是類似「系統一」的快速判斷。
而這個名字則是取自英國經濟學家傑文斯（William Stanley Jevons），當年傑文斯發現，蒸汽機變得更有效率、更省煤之後，煤炭的總用量不減反增，因為更多地方開始用得起蒸汽機，這就是後來的「傑文斯悖論」。
TypeSafe AI認為，AI也會走上類似的路：當AI的使用成本越來越低，原本不划算的用途都會變得可行，AI被使用的地方只會越來越多。
Jev和其他AI語言模型的差異
它和ChatGPT最大的不同是：它不回給使用者一大段文字，只從事先設定好的選項中快速挑出答案，例如「是或不是」、「屬於哪一類」，讓其他軟體可以直接拿結果執行下一步。
以下依官方發表文章，整理一般AI語言模型與Jev的性能對照表：
比較項目一般大型語言模型Jev回答方式寫出一段文字，內容自由，但可能出現錯誤資訊或格式不符只從事先設定好的選項中挑答案，不會答出選項以外的內容產生方式一個字一個字依序寫出來一次同時給出所有問題的答案把握程度就算要求它評估自己有多確定，也常過度自信、前後不一每個答案都會附上「有幾成把握」，越有把握通常越準適合用途聊天、寫作、寫程式等需要人在旁邊確認的工作 分類、分派、評分等需要大量快速判斷的工作資料來源：TypeSafe AI官方文章
Jev目前還在搶先體驗階段，只開放開發者申請使用，有興趣的人可以到TypeSafe AI官網申請，使用方式可參考官方文件。
雖然Jev尚未普及，但我們可以先從它的設計理念與特色，看看這種新型態的AI，未來可能如何出現在我們每天使用的系統裡。
Jev官方網站
TypeSafe AI為什麼要做Jev？不追AGI的3個理念
TypeSafe AI在官網發表了一篇宣言，標題是「Build Prod, Not God」，意思是：與其打造無所不能的「神」，不如做出真正能上線使用的產品。
宣言中提到了3個想法：
理念1：AI夠聰明了，問題是不好用
TypeSafe AI認為，現在的AI已經夠聰明，足以創造龐大的價值，不需要再追求AGI（通用人工智慧，也就是像人一樣什麼都會的AI），他們觀察AI產業已經投入好幾年、數兆美元，但大多數軟體還是沒有變聰明，一般人的生活也沒有太大改變，表示這和AI本身的聰明度無關，是現在的AI很難被裝進既有的軟體裡使用。
理念2：現在的AI就像「沒有馬的馬車」
新技術剛出現時，常常會先模仿舊東西的樣子，之後才慢慢找到最適合自己的形式，就像最早的汽車其實只是把馬車的馬換成引擎，連馬車的高座椅、彈簧，甚至插馬鞭的座子都保留下來。
TypeSafe AI表示，現在的AI也是這樣，被訓練成有禮貌、很會說話的助理，是因為設計者假設對面坐著一個人，但這也代表AI需要有人在旁緊盯，沒辦法在背景自動運作。
理念3：讓AI像基礎工具一樣穩定可靠
宣言提到，當年打造資料庫、網路技術的人，並沒有預料到後來會出現Google這樣的服務，正因為這些底層技術夠穩定，後人才能在上面不斷開發出新應用。
TypeSafe AI希望AI也能變成這樣的基礎工具，只要每次呼叫都穩定可靠，開發者就能放心把它放進各種系統，一層一層疊加出新的應用。
Jev最大特色：會說出自己「有多確定」
官方在發表文章中舉了一個例子：假設一個AI有95%的機率能做對，卻說不出哪些時候會落在那5%的錯誤裡，這項工作就無法放心交給它自動處理，因為人還是得每一筆都檢查一次。
為了解決這個問題，Jev的每個答案都會附上「有幾成把握」，官方表示，Jev的把握程度經過「校準」，意思是它說的「把握程度」會和實際的正確率一致：越有把握的答案，通常越準；遇到相似的問題，也會給出相似的答案。
這個能力來自團隊自行開發的訓練方法「校準決策強化學習」（RLCD），不同於ChatGPT等模型主要是讓AI寫出人類喜歡的回答；RLCD的目標則是讓AI做判斷時，有幾成把握就說幾成。
※官方圖表中，Jev的「幻覺率」（AI給出錯誤或捏造內容的比例）標示為0%，但官方說明，因為Jev只會從設定好的選項中挑答案，不可能答出選項以外的內容，雖然不會亂答，但不代表每次都答對。
Jev速度多快？價格多少？官方數據整理
以下是官方公布的速度與價格。價格以token計算，token是AI計算文字量的單位：
項目一般大型語言模型Jev輸入價格（每100萬token）約0.2～10美元0.042美元輸出價格約為輸入價格的5倍不收費回應時間約3～329秒約0.07～0.5秒資料來源：TypeSafe AI官方文章
TypeSafe AI官網首頁宣傳「Jev快193.6倍、便宜444.6倍」，這組數字來自官方自己設計的測試：讓每個AI模型執行同一套工作流程，再以GPT-6 Astra與Fable 5.1兩個大型模型答案的平均當作標準，比較各模型的表現。
圖片來源：TypeSafe AI官方文章
※官方也主動說明這些數據的限制：
193.6倍、444.6倍預期是實際使用時效益的上限，一般情況下不一定能達到。
測試題目由官方團隊設計，可能有偏誤。
以GPT-6 Astra與Fable 5.1的答案作為標準，會讓結果偏向OpenAI與Anthropic的模型。
速度數據多是在官方位於美國西岸的筆電上測得。
官方無法證明目前的價格沒有補貼，但表示預期未來只會降價、不會漲價。
Jev可以用在哪裡？官方應用方向與示範
官方列出的4大應用方向
應用方向可以怎麼用自動化工作流程放在程式裡負責判斷，例如分類、分派、評分、擷取資料，處理用固定規則很難寫清楚的情況大量資料處理從龐大的資料中，快速整理出重點與特徵即時應用速度快到約0.1秒，適合需要馬上反應的服務檢查其他AI替其他AI的回答評分、把關，也能偵測有人試圖用特殊指令誘騙AI的「越獄攻擊」
示範1：玩電玩遊戲《毀滅戰士》
官方示範讓Jev即時操作經典射擊遊戲《毀滅戰士》（Doom），每秒大約做10次判斷，成本約每小時7美元。
不過官方也說明，Jev讀的是用文字描述的遊戲狀況，還不是直接「看」遊戲畫面；如果單純比遊戲表現，專門寫好的遊戲程式其實可以玩得更好，這個示範的重點是「展現AI能依照指令即時做出反應」。
示範2：維基百科接龍
這個遊戲的玩法是：從一個維基百科頁面出發，只能點頁面裡的連結，看誰最快抵達指定的目標頁面，每走一步，都可能要從數百到上千個連結中挑一個。
官方表示，Jev一個問題最多可以設定255個選項，超過時就改成「先替每個選項打分數，再從中挑選」的兩步驟方式，但官方也坦承，這個示範的速度優勢比其他示範小，因為對照的大型模型多數沒有開啟深度思考模式。
Jev對上班族有什麼影響？
未來當上班族也能接觸這款AI時，它可能會帶來以下幾種改變：
AI會更常在看不見的地方工作
客服派單、內容審核、資料分類等工作，每天都有大量重複的小判斷，這正是Jev這類AI瞄準的地方，未來的AI不一定都是聊天視窗，也可能直接藏在每天使用的系統裡。
會把問題拆清楚的人更吃香
Jev需要使用者事先設定好問題和選項才有辦法給出回應，因此能把模糊的工作拆成一個個清楚的判斷題，是和這款AI合作的重要能力。
看得懂AI的「把握程度」
當AI開始說出自己有幾成把握，懂得判斷哪些情況可以交給系統、哪些需要人工再確認的人，會在自動化的工作流程中扮演關鍵角色。
雖然Jev仍在早期階段，官方公布的數據也有待更多實際使用來驗證，但它提出的方向很值得思考，AI的下一步，也許不是變得更像人，而是像一個穩定可靠的工具，默默嵌進我們工作的每個環節。
（資料來源：TypeSafe AI官網〈Manifesto〉；TypeSafe AI官方發表文章〈Introducing System One Models & Jev〉）
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OpenAI推出ChatGPT Images 2.0支援多語言、思考精準度再升級！
OpenAI近日正式推出「ChatGPT Images 2.0」，與過往模型相比，Images 2.0不僅能理解更複雜的視覺指令，還能局部編輯、調整長寬比，更首度將思考能力與影像創作結合，讓AI影像從單純的生成圖片，進化成具戰略設計能力的視覺工具，來看看有哪些特點吧！
文／《104職場力》
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1.結合思考能力，支援網頁搜尋與多圖生成2.精準度大幅提升，複雜構圖也沒問題3.支援多語系，繁體中文顯示更流暢4.可局部編輯、調整圖片比例，創作更彈性5.整合Codex與API開發應用訂閱方案與供應狀況
1.結合思考能力，支援網頁搜尋與多圖生成
ChatGPT Images 2.0的最大亮點在於其「推理」特質，當使用者在ChatGPT中選擇「推理（Thinking）」或「Pro」模型時，影像生成過程會有以下進階功能：
即時資訊查詢：模型可透過網頁搜尋獲取最新資訊，確保影像內容（如教學圖表、新聞摘要）符合時事。
多圖同步生成：支援單次指令生成最多8張具備連貫性的影像，適用於漫畫分鏡、室內設計多方案對比或系列海報設計。
自我修正機制：在生成過程中，模型會先行構思影像結構並反覆核對輸出，大幅降低指令理解偏差。
2.精準度大幅提升，複雜構圖也沒問題
Images 2.0解決了過往AI生成圖最常見的痛點，能夠產出真正可直接投入使用的成品，包含以下特點：
能處理更精細的元素：包含更小字體的文字、圖示、UI使用者介面元件，以及密集的構圖排列。
擬真的視覺風格：顯著提升了照片的真實感（包含細微的自然瑕疵），並能精準捕捉電影劇照、像素藝術（Pixel Art）及漫畫（Manga）等特定風格。
高解析度：透過API串接，最高可支援2K解析度的影像輸出。
▲104職場力小編實測，用ChatGPT Images 2.0生成宣傳圖，排版和小字、細節都處理得很好。
3.支援多語系，繁體中文顯示更流暢
過往圖片模型在非拉丁語系（如中、日、韓文）的文字呈現常出現亂碼或筆劃錯誤，Images 2.0強化了多國語言理解力，特別是繁體中文、日文、韓文、印地文及孟加拉文的表現更優異，這讓語文不再只是標籤，而是能完美融入海報、說明圖或圖表中，成為設計的一部分。
4.可局部編輯、調整圖片比例，創作更彈性
「局部編輯」和「彈性調整圖片比例」也是這次ChatGPT Images 2.0的重要亮點之一，為了滿足不同數位媒介的需求，Images 2.0提供了極高的靈活性，支援從極寬的3:1到極窄的1:3比例，無論是簡報投影片、社群媒體圖貼還是電子書籤都適配；另外，模型的知識庫截止日期更新至2025年12月，使用者在製作教學素材或資訊圖表時，能提供更精確且具時代感的內容。
▲ChatGPT Images 2.0生成圖片後，可進行局部編輯。
▲編輯時點選右上角「長寬比」即可調整比例大小，也可以直接在對話框中下達Resize的指令。
5.整合Codex與API開發應用
除了ChatGPT介面，新模型也深度整合至各項開發工具：
Codex工作區：設計師與行銷人員可在Codex內直接生成UI原型或廣告草案，並快速迭代至產品端，無需切換工具。
API正式上線：開發者可透過gpt-image-2串接API，將高品質的自動化圖像生成功能導入第三方應用程式，如在地化廣告生成或創意自動化系統。
OpenAI坦言Images 2.0仍非完美，因目前模型在處理「物理空間邏輯」方面仍具挑戰，例如摺紙步驟圖、魔術方塊邏輯，或是極度密集的細節（如沙灘上的沙礫），因此仍建議使用者在圖片生成後還是要進行人工審核。
訂閱方案與供應狀況
ChatGPT Images 2.0目前已全面開放給所有ChatGPT與Codex使用者，但Thinking這項進階功能則優先提供給ChatGPT Plus、Pro及企業版（Business）用戶，API則依據影像品質與解析度設定採差別計費。
https://www.youtube.com/watch?v=-7JSa_luc6k
（資料來源：ChatGPT官網）
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Nano Banana圖像生成新突破！告別「AI修圖會變臉」的惡夢
Nano Banana帶來AI圖像生成的重大變革！不僅大幅提升生成速度、輕鬆修改圖片細節，更解決了「修圖會變臉」的痛點！想知道這項技術有多厲害？小編實測並分享心得給你看！
文／《104職場力》
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Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）打造專屬視覺助理【實測】Nano Banana的功能與使用效果Nano Banana使用心得
Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）打造專屬視覺助理
Google近日發布了最新的AI模型更新，推出了「Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）」讓大家免費試用，這款號稱擁有強大圖像編修能力的模型，著重於改善過去AI「圖片生成品質不佳、創作靈活度不足」等痛點，試圖讓使用者能用更快速、精準、便利的方式完成自己的視覺設計。
Nano Banana的特點
Gemini這次的更新亮點可簡單分成以下4點：
1.圖像生成不延遲、速度快
Nano Banana改善了AI生成圖片會「延遲」的缺點，不用再花數分鐘的漫長等待就能立即看到成品，這項技術的突破，讓使用者能快速把腦海中的想法視覺化，大幅提升創作效率和流暢度。
2.支援自然語言，可用簡單指令生成／編修圖像
相較於過去需要嚴謹複雜的指令，支援「口語化的自然語言」的Nano Banana簡化了過程，大幅降低使用門檻，創作者即便只給出「把這張照片背景變成星空」這類精簡的需求，Nano Banana也能理解並執行，這種直覺式的互動模式，讓沒有專業繪圖背景的人也能輕鬆上手。
3.編修圖像人物或背景，仍可維持角色一致性
之前AI圖像生成最讓人頭痛的點是「只是修改一處小細節，重新生成後主體或背景就會長得不一樣，以至於無法連貫」，但模型更新後，Nano Banana能夠保持該人物主體的樣貌不變，不僅可以「在不同場景中展示同樣的人物或產品」，還能做到「改變主體動作、角度、更換衣服」等更細緻地變動，不僅對需要創作多張系列圖片的使用者來說夠友善，對於行銷、商業廣告圖的製作，也能大幅提升效率。
4.可將多張圖片的人物或元素融合進同一張
終於擺脫一張張手動去背的繁瑣過程，現在只要提供單張或多張圖片給Nano Banana，明確告知要擷取哪部分的人物或元素融入新圖片中，AI模型就能理解並立即生成融合後的成品，這讓「拼貼」創作變得自然、流暢且更有彈性。
如何開始使用Nano Banana
因為Google目前開放用戶免費試用，只需登入Gemini，點選「圖片」並按下跳出視窗的「立即試用」即可。如果已在頁面中或無彈出視窗，只要點擊左上角模型選單，選取「2.5 Flash」即可開始使用。
了解使用路徑後，以下就讓小編帶大家進行實測，看這款最新AI圖像生成模型的應用效果如何吧！
【實測】Nano Banana的功能與使用效果
這段主要分享幾個人物圖像的編修，包含：更換衣服、動作、背景、色調，以及加入新元素等，只要在AI對話框中上傳照片及輸入指令，等待幾秒後就能得到成品。
快跟著小編的實測圖，一同感受Nano Banana的強大功能吧！
實測1. 幫人物更換及搭配衣服
成果顯示：無論是換衣服或改變穿搭，都能自然呈現並維持人物的原貌。
實測2. 更改人物的動作
成果顯示：動作不僅自然更換，連外套都有跟著姿勢自然微調。
實測3. 更換人物照的背景圖
成果顯示：雖然融合後人物依舊保持完整，但並沒有處理好色調跟飽和度，因此看起來有點突兀。
實測4. 統一人物及背景的色調、亮度及顏色飽和度
成果顯示：調整後效果有自然一點，不過要融合得更好，可以請AI統一這兩張圖片的光源角度與陰影會更佳。
實測5. 加入新元素進圖像中
成果顯示：加入新的元素也可以完美融合，同樣不影響人物的呈現效果。
Nano Banana使用心得
整體而言，Nano Banana大多數的優點都符合Google的官方陳述，特別是人物的統一性令人印象深刻！不過在實際體驗過程中，還是有一些值得分享的小誤差與改進方法，希望統整出來後能先幫使用者打個預防針，後續操作時能少走一點冤枉路。
圖片尺寸的不穩定性
雖然人物主體維持得很好，但每一次生成出的圖片尺寸都不太相同，導致小編在製作前後對照圖時必須手動調整。
如果要解決這個問題，建議大家可以事先在指令中明確給出所需的圖片大小，例如：「請統一生成尺寸為16:9的圖」，這樣能大幅提高圖片尺寸的穩定性。
生成速度隨著使用量變慢
一開始確實如官方所說的「生成速度相當快」，但隨著往下延伸超過3次對話後，會明顯感受到圖片生成的時間拉長，這其實還是AI模型難以避免的問題。
如果遇到這種情況，建議重新開啟一個新的對話框，就能立即恢復其應有的高速生成能力。
語意理解仍有出錯可能
雖然Nano Banana對自然語言的理解能力已經算很強了，但偶爾還是會出現理解偏差，例如：小編一開始請AI處理「讓女孩提著公事包」，生成結果是包包直接擋在女孩手前面，後來微調成「讓女孩手提這款公事包」後才成功生成出想要的結果。
因此，倘若初次生成狀況跟預期不符，可以按下「重整鍵」或微調指令後重新生成，通常不出3次都能獲得滿意的成果。
以上是小編以一般使用者的操作模式，針對這次Gemini模型更新的實測分享，非常推薦對AI圖像生成有興趣的大家去體驗看看，感受一下這項技術帶來的便利與樂趣，也許還能得到靈感，幫自己提升工作效率。
（參考資料來源：Introducing Gemini 2.5 Flash Image, our state-of-the-art image model；圖片來源：Unsplash）
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比ChatGPT猛的AI生成圖片，一次36張不同風格+排版｜免費豆包AI
文 /職迷不霧
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🧸 實測豆包 vs ChatGPT vs Gemini 生成 3D 公仔模型
我拿我們家可愛ㄟ吉祥物套用同樣的指令👇
請用我提供的原圖，把圖片內主體變成電腦桌前的立體公仔。 場景為一張電腦書桌，上面擺放著一個 1/7 比例的 PVC 公仔，角色以站立姿態呈現，並固定在透明圓形底座上，呈現出細緻逼真的動漫風格收藏品質感。 在公仔的背後是一台電腦螢幕，螢幕上顯示該角色的 3D 設計圖，就像有人正在進行設計過程。 桌面上另外放置了鍵盤、滑鼠、咖啡杯，以及其模型盒，設計為市售收藏品風格，正面印有該角色的彩色動漫插圖，呈現完整的周邊商品氛圍。 整體場景需營造出真實的書桌環境，具有自然光線與景深效果，就像用相機拍攝的實景照片。
開箱生成結果👇
我個人覺得 Gemini 的擬真效果最強，曲線細節比較多；反觀豆包，我完全看不出來是誰家的吉祥物😂
比較下來，就會發現每個 AI 都有各自的優缺點，雖然 ChatGPT 生成圖片有限制，但在人像表現上出色，雖然 Gemini 排版設計比不過豆包，但模擬 3D 公仔真的很厲害！所以沒有哪個最好最強啦～就依照自己的需求選擇適合的工具囉🤖
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Meta 首款模型 Muse Spark Meta AI App 及 Meta.AI 網頁全面升級
2026-04-09 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
Meta宣布，正式推出全新語言模型Muse Spark，是Meta Superintelligence Labs打造全新系列的大型語言模型中的第一個模型。
Muse Spark是Meta專為旗下產品量身打造的全新模型，也是迄今最強大的模型，有效提升Meta AI的效能及反應速度。目前已導入Meta AI App及Meta.AI網頁，支援進階邏輯推理與多模態任務處理。並預計於未來幾週內，陸續推展至Facebook、Instagram、Messenger、WhatsApp與AI眼鏡中。Meta也將透過API限定開放模式，提供給特定合作夥伴搶先體驗。
Meta在Muse Spark中導入強大的多模態感知能力，與其他AI需仰賴用戶逐一輸入描述不同，Meta AI不只能讀懂使用者輸入的文字，更能直接看見並理解大眾提供的視覺資訊。
例如，只要拍下機場零食架的照片，Meta AI就能辨識並排序出蛋白質含量最高的零食，無須費力查看營養標示，只要直接掃描商品，即可快速了解不同零食的成分差異。Meta AI應用於AI眼鏡時，AI助理將更清楚掌握並理解周遭環境。
健康資訊是大眾使用 AI 的主要需求之一，Meta AI透過Muse Spark的多模態感知能力，將可評估不同情境的影像與圖表，提供更細緻的回覆。Meta AI攜手臨床醫師專團隊，提升模型在常見的健康相關問題上，提供健康與醫療領域相關資訊，回應協助大家理解與健康有關的疑慮。
Muse Spark也擅長視覺化程式開發（visual coding），只需要輸入提示詞，就能建立客製化網站與小遊戲。未來可以請Meta AI製作一個用來規劃驚喜派對的儀表板、快速生成一款復古街機遊戲邀請朋友一起挑戰，或推出一個充滿想像的飛行模擬器，並將這些遊戲內容分享給朋友。
甘特圖是什麼？免費軟體＋甘特圖Excel範例教學懶人包
不少人會選擇使用「甘特圖（Gantt Chart）」工具來規劃專案時程。如果您還不知道甘特圖是什麼、它有哪些厲害用途，又或者想了解甘特圖Excel製作流程，《104職場力》小編彙整了完整範例及超實用甘特圖模板，助你輕鬆上手專案排程。
更新時間：2025/10/29
文／《104職場力》整理
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Q：甘特圖是什麼？Gantt Chart特點簡介甘特圖用途有哪些？什麼工作項目和場合可使用？專案應用上的甘特圖範例甘特圖有什麼優點？甘特圖有什麼缺點？Q：甘特圖怎麼做？甘特圖Excel繪製教學微軟作業系統的甘特圖軟體如何自製甘特圖？Excel甘特圖步驟教學甘特圖製作步驟一：創建一個項目表甘特圖製作步驟二：製作Excel長條圖甘特圖製作步驟三：資料與圖表完整補足Q：有哪些免費／付費甘特圖產生器？參考更多甘特圖範本與模板甘特圖製作免費軟體Q：如何確認甘特圖設計是否合理？
Q：甘特圖是什麼？Gantt Chart特點簡介
甘特圖（Gantt Chart）為1910年由亨利．甘特（Henry Laurence Gantt）提出，甘特圖英文便是以他的姓氏命名，經常於專案管理使用，可以清楚了解每項任務的開始時間、所需時間及結束日期。
甘特圖的橫軸代表著時間；縱軸代表著每個項目及任務；而各項線條長短則代表著各任務開始與結束時間。
甘特圖作用最主要追蹤著每個任務項目的進度，多能利用其他生產力工具額外增加資訊，例如每個任務間的關係、每個任務目前進度與狀況、使用了甚麼資源、是否遇到延宕或問題等。
甘特圖用途有哪些？什麼工作項目和場合可使用？
上一段我們簡單提到甘特圖的功能特點，這段就為大家詳細講解，希望幫助大家在甘特圖應用上更有概念。
常見的甘特圖用法
任務排程：可以在甘特圖中列出所有專案任務，並訂定它們的開始和結束日期，便可以透過甘特圖確定任務之間的先後順序和時間軸。
資源分配：專案負責人可以 透過甘特圖指派合適的人員、設備或其他資源給每項任務，確保組織資源的有效運用。
任務管理：在甘特圖中可以標記任務之間的依賴關係，以確保專案按合適的順序進行，避免專案之間的衝突。
進度追蹤：透過甘特圖可以追蹤專案進度，了解任務完成情況、是否如期進行等，作出必要的調整以達成預定目標。
團隊溝通： 因為直觀好懂的特性，甘特圖可作為一項有效的溝通工具，讓參與成員清楚了解專案情況和每個人的責任，加強團隊間的合作和協作。
決策支持：甘特圖提供了全面的專案概覽，有助於管理者做出明確的決策、調整任務排程，並有效管理專案的風險和資源。
甘特圖這麼強大，可以用在什麼項目上？如果還不清楚，可以參考下範例。
專案應用上的甘特圖範例
甘特圖應用範圍並非侷限於特定行業，一般公司專案計畫的推動、業務期程安排、福委會員工活動規劃、企業廠房擴建等，大大小小不同領域都能使用。以下是一些可以使用甘特圖來管理、規劃的工作項目及場合範例：
建築專案管理：在建築行業中，甘特圖可用於安排施工任務、追蹤工程進度以及協調各種工程階段。
軟體專案開發：軟體開發團隊可以使用甘特圖依序安排程式碼的開發、測試、專案上線等任務，並有效追蹤軟體開發進度。
活動策劃和管理： 活動策劃人員可以利用甘特圖的特性安排活動籌備工作、確定執行進度和流程，以確保活動順利進行。
新產品設計測試：甘特圖有助於管理各階段的新產品開發進度，如概念設計、原型製作、測試和正式上線等。
行銷推廣計畫：行銷團隊可以使用甘特圖來規劃產品的各項推廣期程，例如：社群、線下活動、數位廣告啟動等工作。
學術研究專案：研究人員可以利用甘特圖組織研究任務、安排實驗進度並追蹤，進而掌握研究項目的進展。
企業內部專案：內部流程改善、系統更新、員工培訓等企業內部專案，無論是大型專案還是小型任務，甘特圖都可以提供清晰的組織框架和視覺化呈現，有助於專案團隊有效地管理工作進度和分配資源。
簡而言之，如果需要掌握每項事情的步驟、時間安排、耗費時間與截止日等，皆能借重甘特圖之協助。
甘特圖有什麼優點？
甘特圖優點在於清楚呈現各項任務進程與時間資訊：
有著多少任務項目、各項任務又是什麼
每項任務的開始和結束時間
每項任務計劃持續多久的時間
每項活動與其他活動是否具有重疊的地方，以及重疊的程度
這一個大專案或完整計畫的開始和結束日期
如此，可以將一複雜大型計劃拆分成數項任務執行，也能清楚估算當前進度狀況，進行適當調整。
甘特圖有什麼缺點？
管理時間上雖然清楚易用，但如果要呈現其他資訊或了解更多細節就會產生問題：
1. 無法看出問題點
雖然能明確掌握每項任務所需時間與進度，從起迄時間了解與預期狀況的差距。可能發現某項任務花了比預期還多的時間，卻無法看出為什麼發生這樣的問題。
單純使用甘特圖僅能看出時間規劃，因此必須透過其他方式或備忘錄才能記載任務遇到的問題與癥結點。
2. 難以呈現龐雜交錯的任務項目
如果今天各項任務複雜且相互牽涉，又難以明確切割時，甘特圖反而變得複雜而不易清楚呈現。又當需要加入其他重要資訊、項目有優先順序、時不時拆分細項，如此大型或長時間的專案，則建議使用較專業之專案管理工具。
3. 人力掌控的缺乏
直接檢視甘特圖時，可以了解每項任務的時間長短，知悉有哪項任務正在進行，但無法得知每一項有多少人力投入、比例分配為何。
因此如欲進一步管理人力及掌握其他資訊，也如開頭所言即須其他生產力工具的運用。
Q：甘特圖怎麼做？甘特圖Excel繪製教學
微軟作業系統的甘特圖軟體
統一使用微軟作業系統的企業有福了，微軟即提供簡單的甘特圖模板（Simple Gantt Chart (office.com)）。沒有微軟甘特圖的話，其實也還有其他辦法可以自製。
Simple Gantt Chart表格來源：微軟 Office
如何自製甘特圖？Excel甘特圖步驟教學
另外也能簡單自行製作甘特圖，需注意的重點
製作前準備：釐清任務、蒐集資料與時間
製作時留意：規畫各項任務、合理清楚的分配
以下步驟參考之：
甘特圖製作步驟一：創建一個項目表
首先將任務項目資訊輸入表格中，而最左列的表格列出每個任務項目，接著添加其他資訊：
任務項目起始日（Start Date）
任務項目完成日（End Date）
第幾天開始（Start on Day）
需耗費時間（Duration）：這項任務需要耗時幾天（起始日－完成日）
依據自身掌握每項任務的狀況推算需要花多少時間、何時應當開始。除了手動填入，也能利用Excel公式自動填入，譬如起始日是B欄，完成日在C欄，而耗費時間在D欄，則使用公式［C2－B2］（或［C2－B2＋1］）算出需耗費天數，以此類推。
又如果其中有任務需要在特定日期前完成，同時也能夠預估完成這項任務需要耗費多久時，則可以透過截止日和耗費時間回推最遲的開始期日。
任務項目截止日（End date）－需耗費時間（Duration）＝任務項目起始日（Start date）
甘特圖製作步驟二：製作Excel長條圖
為了讓數據更為清楚，我們可以先製作一長條圖，圖像化呈現較容易看出第幾天需要開始以及進程。
首先先選取任務項目第幾天開始（Start on Day）這欄。
「插入」選擇「直條圖」或「橫條圖」，建議可以選擇堆疊橫條圖。
便會創造出X軸為開始日期，Y軸為各項任務的圖表。
現有資訊備妥齊全後，即進入下一步驟繪製出甘特圖。
甘特圖製作步驟三：資料與圖表完整補足
如有開始的期日及需要完成的期日，而欲算出每項任務所需時間（Duration），利用公式［C2－B2］以此類推：
而要算出在這個期程第幾天需開始第N個任務，則利用公式［B2－$B$2］以此類推：
註：於欄列前加入"$"為固定該單元格
初步完成後，開始將甘特圖表補足：
「插入」選擇「堆疊橫條圖」圖表前，先選取D1至D11單元格
對著「堆疊橫條圖」圖表右鍵點選「選取資料」
「圖列項目(數列)」點選「新增」後，出現「編輯數列」視窗
「數列名稱」單元格選取「Duration 所需天數」（如「＝工作表1!$E$1」）；「數列值」單元格選取「E2至E11」（如「＝工作表1!$E$2:$E$11」），「確定」
於圖表上「第幾天開始」的長條圖示右鍵點選，將「外框」與「塗滿」顏色選擇「無外框」、「無塗滿」
對著「堆疊橫條圖」右鍵點選「選取資料」
「水平(類別)坐標軸標籤」點選「編輯」，選取範圍任務1到任務10（如「=工作表1!$A$2:$A$11」）
對圖表左側「垂直類別軸」右鍵點選「座標軸格式」，「坐標軸選項」中勾選「類別次序反轉」即可任務1在最上上面向下排列。
如此一個簡潔的甘特圖即可完成。
Q：有哪些免費／付費甘特圖產生器？參考更多甘特圖範本與模板
甘特圖製作免費軟體
常見如Excel、Canva、Gantt.io都是簡單易上手的甘特圖製作工具，Canva提供多種樣式，而Gantt.io也有各式專案主軸範例，依自身偏好選擇合適模板，清楚呈現時間資訊。
Canva Free Online Gantt Chart
Gantt.io 以「拯救公主」詼諧的呈現甘特圖模板
如果本身專案較複雜，或有更專業的製作需求，有些企業甚至會採購更專業的管理工具及軟體，大多包含甘特圖相關功能。如有專業或大型專案需求，使用完整、功能齊全之專案管理軟體較為適合妥適。
Q：如何確認甘特圖設計是否合理？
先前若有製作甘特圖之經驗，透過前例或相關經歷是判斷甘特圖設計是否合理的主要途徑。若是首次嘗試甘特圖，如其他時間規劃常有之建議，非必要不將時間做緊迫安排。留有彈性或寬裕時間，萬一遇到緊急狀況較有伸縮的空間調整。
另外，也與其他管理工具一樣需要定期檢視與改善，因甘特圖透過「任務劃分」與「時間排定」劃定兩軸，也利用此兩面向作為檢討改善的單位。
如每一項任務完成後，即排定檢討、回顧該項任務有何缺失或需要調整的部分；又到了選定的時間點時，回頭檢視當前專案執行狀況、每一項任務有何問題或尚未完成。如此才能提升專案管理的成效，達到目的。
參考資料
What is a Gantt Chart? Gantt Chart Software, Information, and History
Gantt Charting: Definition, Benefits, and How They're Used (investopedia.com)
What Is A Gantt Chart? The Ultimate Guide – Forbes Advisor
How To Make A Gantt Chart In Excel – Forbes Advisor
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跟AI多聊兩句就偏題？研究發現：語言模型有4點致命傷
最近，Microsoft和Salesforce發表的一項研究報告顯示，初步對話時AI的表現都沒問題，但在進行多輪對話後，成功率竟下降高達35%。這不禁讓人想納悶，是不是目前的AI技術還不夠成熟？
文／《104職場力》
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數據證實，多聊幾句AI就會破功AI的「急性子」是致命傷所以AI到底聰不聰明？什麼情況下AI語言模型迷失的機率更高？如何改善？
在這個科技迅速發展的時代，人工智慧（AI）已經成為我們生活中不可或缺的一部分，無論是寫文章、翻譯，還是客服對話，AI都在努力學習如何更好地跟我們溝通。但是，你有沒有發現，當我們和AI聊天的時候，它剛開始對話時會表現得像個小天才，但隨著對話慢慢深入，卻漸漸變得「迷糊」，甚至胡亂回答，這到底是怎麼回事呢？
數據證實，多聊幾句AI就會破功
在研究中，科學家們模擬了20萬筆對話，檢測了15種主要的語言模型，發現和這些AI首次對話，回覆準確的成功率高達90%，表現好到簡直像個小天才，可一旦進入第2次或第3次對話後，它們就開始像迷失在語言黑洞一樣節節敗退，無法保持對話的一致性和邏輯性，最後成功率降到只剩下約60%。
這引發了研究人員的好奇，明明是「越聊越深入」，給出的訊息和指令應是越來越完整，但為什麼這種聊天模式卻成了這些智慧型夥伴翻不過去的阻礙？
AI的「急性子」是致命傷
其實背後的原因不在於AI的記憶力差，而是它太「急於表現」所導致，從研究人員歸納出的4種回覆行為就能瞧出端倪：
1. 過早提供最終解決方案（Premature Answer Attempt）
在指令尚未完全明確時，AI們就早早生成完整答案或程式碼。這可能是來自語言模型被訓練成必須「盡快給出完整回應」所產生的慣性。
2. 做出錯誤假設（Incorrect Assumptions）
在資訊不足的情況下，AI會根據不完整的提示做出猜測性假設，這些假設如果與使用者後續揭示的真實意圖不符，就會導致整個對話偏離正軌。
3. 過度依賴先前的內容（Over-Reliance on Previous Attempts）
AI語言模型會過度依賴自己先前對話中所生成的內容，包含那些基於錯誤假設而得出的結論，所以就算使用者在下一輪對話中提供新資訊，甚至出言糾正先前的錯誤，AI還是難以有效地整合並推翻自己舊的假設。
4. 回答過於冗長（Overly Verbose Responses）與「答案膨脹」(Answer Bloat)
研究發現，AI生成的回覆越冗長，表現往往越差，因為冗長的答案更容易包含錯誤的假設或不相關的內容。而多輪的對話中，隨著語言模型不斷嘗試修正先前的錯誤，最終答案可能會比單輪設定下的解決方案長20%到300%，這種異常現象就是所謂的「答案膨脹」。
綜合上述4點，也許AI在初回覆時命中率高達9成，但隨著對話的深入，偏離的軌跡會越發明顯，這點就跟人類不一樣，人類在思考或對話的過程中，能意識到自己說錯話或認知錯誤進而及時調整，但AI目前無法做到這點，所以當起始點錯，就會一路錯到底。
可以想像一下，跟一位同事討論問題時，對方在釐清問題核心跟意圖之前就急著給出答案或總結，因為本身理解錯誤，或使用不對的邏輯思考，加上難以根據後續的對話進行調整，就算越講越多，最後給出的答案卻還是偏離發問者的預想，讓人摸不著頭緒，這就是AI模型在多輪對話中經常出現的情況。
所以AI到底聰不聰明？
研究者使用常見的語言模型進行測試，將AI在多輪對話中性能下降歸因於「能力（Aptitude）的輕微損失」和「不可靠性（Unreliability）的顯著增加」。
在模擬的過程中，語言模型的能力（Aptitude）平均下降了16%。
而從最佳和最差情況之間的表現差距可看出，無論其首輪回覆的能力有多強，所有語言模型最後都表現出極高的不可靠性（Unreliability），平均增加了112%。
從研究結果來看，在對話中語言模型並非「變笨」，而是AI在處理複雜會話時，會變得非常不穩定且不可預測，以至於重點失焦、表現大打折扣。
這些問題的根源，主要在於過去對語言模型的訓練方式太過於依賴單句的問答，而人類的對話通常是逐漸深入並不斷澄清的過程，AI在一次對話中無法自如地處理這樣的變化，是因為沒學會如何在對話中靈活應變，才無法像人們預期的那樣穩定地提供解決方案。
什麼情況下AI語言模型迷失的機率更高？如何改善？
研究報告指出，並非所有任務都會讓AI迷失，例如像「翻譯」這樣明確單一的任務，有既定的內容且可分解成獨立的句子級別，表現就比較不容易歪掉，而容易讓AI迷失的任務通常具備以下特性：
1. 生成性任務（Generative Tasks）
比起統整資訊這種有特定資訊來源可提取或分類的任務，需要生成新的內容對AI來說挑戰更大，類似於考試寫申論題一樣。
2. 足夠複雜（Sufficiently Complex）
給出的指令如果太多太複雜，即便有明確的規格，還是會被AI分解成「碎片」，每一片都稍微偏離一點點，最終就會給出奇怪的結論。
3. 非可分解的解決方案（Non-decomposable Solution）
如果沒有在一開始就給齊所有指令，而是在後來的對話中修正或逐步新增，對AI來說，每一個新的資訊碎片都會打亂整個結構，讓它在重整的過程中偏離軌道。
在AI能處理複雜對話前，可以怎麼做？
針對以上挑戰，研究人員提出了一些解決方法，比如：
將問題拆分成小塊，讓模型在每一步對話中一次只處理一小段資訊。這種方法被稱為「分片模擬」，主要是在幫助AI更好理解問題。
另一種策略叫「重述回顧（Recap）」：
在每次的對話結尾回顧之前提到的訊息，幫助AI抓住整體脈絡，就像一位老師在跟學生溝通時，不斷地重申重點，讓學生不會在解答時迷失方向。
這項研究讓我們看清目前語言模型的局限性，AI雖然聰明，但在實際對話中還是無法盡善盡美，報告提出，開發者需要把重點放在讓AI更具「耐心」，學會如何等待、提問和澄清，而不是單純地回答問題，這樣才有機會讓使這些語言模型成為人類良好的聊天夥伴。
（參考資料、圖片來源：LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation）
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什麼都不會？AI有聲繪本是最輕鬆快速的學習方法｜Gemini Storybook
文 /職迷不霧
我學習能力很差，以前什麼都不會，很怕被嫌笨，而且也不敢問🫠，後來我看到 Google 推出 Gemini Storybook，就突發奇想💡用 AI 有聲繪本學習新知識，故事繪本成功讓我的學習體驗更有趣更輕鬆了💗 如果你也想快速學習，一定要收下這篇教學文！
AI 有聲繪本的學習方法目錄：（點擊快速抵達）
📖 Gemini Storybook AI 有聲繪本是什麼？
✍️ 我怎麼用 AI 有聲繪本輕鬆快速學習
🔑 我的 AI 有聲繪本實用指令
📱 實測故事繪本生成的效果（電腦版＋手機版）
📖 Gemini Storybook AI 有聲繪本是什麼？
比較🤖 AI 有聲書✨ Gemini AI 有聲繪本技術AI 語音朗讀現有的文字內容下指令（Prompt）讓 AI 創作故事繪本輸入一本已經寫好的書或文章下提示詞，如：一隻貓了解關稅是什麼輸出只有聲音的音訊檔有故事、插圖和配音的電子書 + PDF角色將既有文字唸出來的朗讀者發想故事、繪圖＋旁白的共同創作者
透過上面 AI 有聲書和 AI 有聲繪本的比較表，可以明顯看出 AI 有聲書僅僅只是把文字轉成語音，但 Gemini Storybook 可以做到幫你創作故事、生成圖片和 AI 配音🎤 只要簡單下一句指令 or 上傳照片，就能馬上製作出個人化的圖文故事書（下面有詳細教學），而且可以指定風格，像日本動漫風、著色本風、像素風、黏土風…等等，下面是我實驗四款插畫風格：
Gemini Storybook 在電腦手機上都可以操作，目前支援 45 種語言，很適合拿來做小孩學英文的兒童繪本，如果指定生成著色本風格，還能當作學畫畫的塗鴉本呢🖍️，現在這個新功能還是免費的！不用錢！
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✍️ 我怎麼用 AI 有聲繪本輕鬆快速學習
我看到很多人都介紹把 Gemini Storybook 當作小朋友的學習工具，藉此提高學習興趣和互動機會，所以我就在想，既然是給小孩看的，那麼內容一定很好懂而且很有趣！於是我就發明了用 AI 有聲繪本輕鬆學習的方法💡 概念很簡單！就是請 AI 將複雜難懂的知識，變成五歲小孩也能看懂的故事繪本，來降低學習門檻 🤓🤓🤓
AI 有聲繪本這個功能在 Gemini 的左側 Gem 工作欄中，找到 Storybook 打開工具，下面我就用「了解關稅」的例子，示範我怎麼下指令生成故事書，來幫助我學習「什麼是關稅？」👇👇👇
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🔑 我的 AI 有聲繪本實用指令
用「＿簡單描述你的圖片＿＿」的照片，做創作一個故事，給五歲小孩學習「＿＿你想學的東西（知識、技能...等等）＿＿」，繪本的風格是「＿＿形容你想要的風格＿＿風」
我想指定故事書的主角，所以同時上傳我家貓咪的照片給他🐈💗 套用學習「什麼是關稅」後的指令就長這個樣子：
送出後幾秒鐘🐈 AI 有聲繪本就製作好了🐈 比貓咪吃肉泥還快！
AI 就這樣把我想學的東西變成一個有趣的短篇故事🧚✨，而且主角還是我家可愛的貓咪～～～透過幾段簡短的文字我就馬上搞懂關稅到底是什麼了，不用再花一堆時間看枯燥乏味的文章或長篇大論的影片了（有時候看完還是不懂（恨😢
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Gemini Storybook 不論在電腦板還是手機版都有很好的閱讀體驗，但電腦版才有翻頁的視覺效果👀，手機版是往下捲動的～如果你覺得 AI 有聲繪本做的超棒，可以點右上的分享按鈕，把這本故事書的連結🔗 發送給你的朋友或家人，不用登入就可以瀏覽唷！
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AI 有聲繪本的誕生根本是我學習障礙的救星🤩 現在我不再那麼抗拒學習新的東西，我也會把它當作是學習技能的起點，比如：自動化工具n8n。初步認識後，如果我還想學更專業、更深入的話，我就再去學習精靈這個網站逛逛，看看上面的課程、文章💻（偷偷說，我很常挖寶挖到免費課程跟優惠券！）
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整理包／Meta新AI代理人Muse下載破250萬次！憑什麼爆紅？一次看懂
2026-09-22 經濟日報編譯季晶晶綜合外電 由聯合新聞網授權轉載
Meta的新AI代理Muse推出不到兩周，就登上美國蘋果App Store的iPhone免費app榜首，截至9月21日累計下載超過250萬次。它最吸引人的地方，是宣稱能替使用者跨網站完成日常工作。以下整理六大重點：
一、下載速度驚人
截至21門 ，Muse在美國蘋果App Store的iPhone免費app榜登頂，排名超越ChatGPT、Claude、Grok等AI應用程式，以及Meta自家的Meta AI。9月8日推出後約五天，就累積73萬次下載。
二、從答題變代辦
使用者交代任務，Muse就能跨帳戶找資料、填寫表單、整理信箱，甚至協助議價和網購，功能比一般聊天機器人更進一步。
三、入口容易上手
除了獨立App，使用者也能透過熟悉的WhatsApp交代任務，省去適應新介面的麻煩。
四、創造廣告以外的收費機會
Muse基本版免費，另有每月20美元和100美元方案。Meta也開始透過Meta Model API，向使用其AI模型的開發者與企業收費。
五、網站接不接受Muse是重點
亞馬遜因隱私與安全疑慮，封鎖Muse進入旗下購物網站；Shopify則與Meta合作，開放AI代理人結帳。Muse能不能普及，也取決於各家網站願不願意讓它代辦。
六、下載熱潮能否延續有待觀察
下載量不等於長期活躍用戶或付費訂戶。Sora與Meta的Vibes上線初期也曾吸引一大批人下載，但熱潮後來冷卻。幾周後使用者是否仍常找Muse辦事，還很難說。
Meta的新AI代理Muse
網址：https://ai.meta.com/muse/
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🔥表格比較 4 個免費 AI 影片生成工具
1. ✨免費生成影片AI：Dreamina
跟剪輯軟體 CapCut（剪映）是同家公司，所以可以把 Dreamina 生成的 AI 影片，直接整合到 Capcut 後置編輯。Dreamina 有 2 種生成影片的方式：1️⃣輸入提示詞生成、2️⃣上傳圖片轉成影片，影片生成後，如果需要更高畫質，還可以升級成 HD 。
我覺得 Dreamina 製作卡通動畫的效果比寫實影片還優秀，有時候擬真會在小細節出現破綻，比如手指不見之類的（怕.gif），但整體來說影像細緻是很高的👍，我自己很常用它來生成圖片！
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2. 🫘免費生成影片AI：豆包 AI
豆包的本體是聊天機器人，就像 ChatGPT、Gemini 那樣，可以問答、研究、做簡報、 AI 繪圖以及製作影片，超級萬能！而且影片還是免費的🤩 我很常用豆包生成真人的影片素材，擬真度高！可以補足前面提到 Dreamnina 常出現破綻的缺點～
可是豆包在台灣沒有開放 APP ，所以只有網頁版可以用💻。另外，生成影片的方式目前只提供輸入提示詞，想要得到理想的畫面就要魔術的詳細一點喔！
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3. 💬免費生成影片AI：Qwen
滿少人知道 Qwen 這個 AI 助手，我超愛用！因為他沒有使用上限！不只能理解文字，還具備處理多模態的能力，圖像、音訊、影片它都讀得懂。Qwen 生成出來的影片可以明顯感受到光影的氛圍感，很適合拿來做 MV 或是微電影
但......美好的事物都需要等待的......⏳ Qwen 製作 AI 影片的速度超——慢——通常需要大概 3 分鐘或更長的時間
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4. 🚀免費生成影片AI：Grok
Grok 是我在手機上最常用的影片生成工具，速度快🚀！他與其他 AI 影片工具不同的地方是，輸入提示詞後，會先給我多張靜態影像，當我選擇一張後，在把這張當作第一幀延伸成影片。基於這樣的生成模式，所以可以加速製作的效率，不用等影片做完才發現不喜歡，又要重新再做一次！
唯一的小缺點就是，場景跟氛圍都有一種圖庫感😂 雖然是寫實風格，但看起來很像是在專業棚拍的攝影照片～
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5. 🔥表格比較 4 個免費 AI 影片生成工具
優點 ✅缺點 ❌Dreamina可生成高品質 HD 寫實風格容易有破綻豆包擬真度高，很真實沒有 APPQwen光影效果強速度慢，需 3 分鐘或更久Grok速度快，可手機操作品質像圖庫攝影照
老實說，我選不出最好的影片生成 AI 工具>< 因為這 4 個都是我現在會交替使用的，如果要做動畫我就用 Dreamina ，如果需要真實人物的素材我就用豆包，如果要做像電影的夢幻質感我就用 Qwen ，如果沒電腦又要快速生出影片我就用 Grok，反正，這 4 個 AI 影片工具都很值得收藏起來啦💗
如果喜歡我的分享，來追我 IG 唷！我都在上面分享 30 秒就能躺著學會💤的 AI 工具＋職涯成長內容～
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作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️
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