很多人在使用 AI 生成圖片時，都會遇到一個很常見的問題。
心中明明有畫面，但 AI 生成出來的圖就是差了一點。
有時是構圖怪怪的，有時是風格不對，有時整體看起來說不出的不協調。
於是就開始反覆修改指令、重新生成，一張接一張地試。
但結果往往只是多了很多張「差不多，但還是不太對」的圖片。
我也曾經卡在這個循環裡。
後來我慢慢意識到一件事：
問題其實不在 AI，而在我們自己身上。
為什麼 AI 生成的圖片常常不對味？
很多人會直覺認為，是 AI 不夠聰明。
但回頭看自己的操作過程，常常會發現，其實是我們沒有把方向說清楚。
AI 並不是真的在「理解」你的畫面，它只是根據文字描述去推測一個可能的結果。當描述越模糊，AI 能依循的方向就越少，生成結果自然就越隨機。
如果沒有意識到這件事，就很容易陷入一個循環：
一直重新生成、微調 prompt，但結果仍然差一點點。
這時候問題往往不是工具，而是我們還沒有掌握整個創作的方向。
三個常見原因
心中有畫面，但卻無法清楚說出口
很多時候，我們其實已經有一個大致的感覺。
例如：
想要「放鬆感」、「效率感」或「忙碌生活中的片刻休息」，但這些詞彙其實是抽象的。
當我們直接把這些抽象的詞丟給 AI，它很難知道你真正想要的是什麼畫面。
於是結果就會變成：看起來好像有點對，但又不完全是你想像的那樣。
指令太模糊，AI 只能隨機猜
當描述沒有提供足夠的細節時，AI 只能根據模型裡既有的資料去猜測。
例如：
- 背景是什麼
- 圖像風格是什麼
- 有哪些物件
- 構圖怎麼安排
如果這些都沒有被清楚描述，生成結果就會變得非常不穩定。
很多人會誤以為 AI 不好用，其實只是描述不夠具體。
把方向完全交給 AI
還有一種情況，是我們其實在期待 AI 幫自己「想畫面」。
也就是說，自己沒有先想清楚要做什麼圖，而是希望 AI 自己產生靈感。
這種做法很容易讓生成結果變成：
每一張都不太一樣
每一張都差一點
因為 AI 其實只是跟著你的模糊一起迷航。
舉例來說：用簡插畫風呈現悠哉的休息氛圍
模糊版的 Prompt 生成了商業風的圖片，這不是我要的！
“relaxing scene” 、”cozy environment” 是抽象詞，所以 AI 隨機選擇了一種風格
“objects like coffee and books” 沒有明確指出物件擺放的位置，物件就會隨機出現。
Create a relaxing scene for busy professionals taking a short break.
A calm and cozy environment with some objects like coffee and books.
Soft lighting and a peaceful atmosphere.
Make the scene look comfortable and inspiring.
當描述只有「放鬆場景、咖啡和書」這類抽象概念時，Gemini 只能自行猜測情境與構圖。
明確的 Prompt 讓結果更接近我心中的期待，但如何寫出明確的Prompt？你必須具備以下三種能力：
Create a calm break-time scene for busy office workers.
Objects:
a ceramic coffee cup on a wooden desk,
one open book,
a small desk lamp,
a window behind the desk.
Outside the window:
a quiet mountain landscape with soft morning light.
Style:
minimal, clean composition, soft natural colors,
modern illustration style.
Camera angle:
slightly top-down perspective focused on the desk.
Mood:
quiet, relaxing, a short pause during a busy workday.
透過明確定義物件、構圖與氛圍，AI 更容易理解你想要的場景。
想降低 AI 隨機性，你需要三種能力
如果想讓 AI 生成的圖像更可控，我認為有三種能力是很重要的。
用戶視角
在開始做圖之前，先想一件事情：
這張圖是要給誰看的？
如果對溝通對象沒有任何想像，其實很難知道要傳達什麼訊息。
想想你的溝推對象平常的生活是什麼樣子。
他們有什麼興趣嗜好？會在什麼情境下看到這張圖？
這些想像，往往就是畫面靈感的來源。
美感判斷
你不一定要是設計師，但至少要能分辨一些基本的事情：
什麼是好看、和諧？什麼又是不協調？
當你能辨識這些差異時，才有能力在生成圖像時做判斷，知道該怎麼調整構圖、配色或風格。
不然很容易出現一種情況：
總覺得哪裡怪怪的，但說不清楚是哪裡。
執行與練習
如果對用戶不夠理解，也缺乏基本的美感判斷，再加上不願意持續嘗試，那設計能力其實很難提升。
很多東西不是看幾篇文章就能學會，而是需要在實際操作中慢慢累積。
反覆嘗試、觀察別人的作品、邊做邊調整，才會逐漸找到自己的方法。
如何把抽象想法變成 AI 能理解的畫面
在重新掌握方向之前，我會先從一個很簡單的問題開始：
我想傳達的是什麼情境？
例如，如果我的目標受眾是忙碌的上班族，他們的生活節奏通常很快。
那我想透過圖像傳達什麼感覺？
是讓人想到「在忙碌生活裡稍微放鬆一下」
還是「停下工作休息十分鐘」
當情境開始清楚時，畫面也會慢慢浮現。
「忙碌的生活悠哉一下」，我會聯想到山林。
「停下來休息十分鐘」，我會想到來一杯咖啡。
接著再往下想。
這個畫面裡可能有哪些物件？
咖啡、書、書架、桌子、椅子、小木屋、窗戶，窗外可能還有一座山。
當畫面被拆成這些元素後，描述就會變得容易很多。
一個讓圖片生成更可控的方法：拆解生成
以前我在生成圖片時，很常遇到一個讓人很挫折的情況。
整張圖大部分都符合期待，但就是有一個地方不對。
可能是一個物件長得奇怪，或是某個元素的位置不太對。
過去我會請 AI 重新生成整張圖。
結果往往是陷入無限生成的輪迴，每一張都有不同的小問題。
後來我改變了一個做法。
不再一次生成整張圖，而是把畫面拆開。
例如：先生成咖啡，再生成書，再生成桌子、窗戶或背景，一個物件慢慢來。
此外還有一個小小的秘訣，每個物件一次生成多種版本。
這麼做的好處是：花同樣的時間，能得到更多的素材。
多看幾種風格，慢慢就知道自己想要什麼樣的感覺。
等物件累積到一定數量後，可以使用線上工具進行去背，最後再把它們帶回 Canva 排版、組合。
以上的做法有些反直覺，但拆解之後，整個流程反而少了很多來回，變得更容易控制。
(利用 Gemini 批次生成素材資產，再自行排版組合。將畫面拆解成多個物件（例如多肉盆栽），可以提高生成效率並降低修改成本。)
建立自己的圖像生成的工作流程
慢慢地，我也整理出一個比較穩定的流程。
第一步，先想情境。
第二步，把畫面拆成物件。
第三步，用 AI 生成素材。
第四步，再用設計工具排版組合。
這樣做之後，AI 就不再圖像的創作者，而是素材的供應者。
整個創作的方向，仍然掌握在創作者手上。
AI 不是創作者，你才是
慢慢練習一段時間後，我開始發現自己越來越能用文字描述畫面。
當方向不對時，也比較能清楚指出問題在哪裡，而不是只是覺得「哪裡怪怪的」。
很多能力其實沒有捷徑。
多看別人的作品、多參考配色和排版、多動手做。
很多時候，靈感就是在這些過程中慢慢出現。
AI 其實只是工具。
真正掌舵的人，還是你。
如果你現在腦中剛好有一個畫面，不妨試試看。
就從今天開始練習，把每日的心境畫成一張圖。
*如果操作過程中卡關了，歡迎隨時與我聯繫。
