多模態生成（文字轉圖片、影片）

在人工智慧快速發展的今天，多模態生成（Multimodal Generation）成為一個極具潛力的研究方向。所謂多模態，指的是結合不同感官資料形式（例如文字、圖片、聲音、影片）的訊息處理與生成。近年來，「文字轉圖片」與「文字轉影片」的應用，成為人工智慧創意領域的核心突破。

文字轉圖片（Text-to-Image）

文字轉圖片的技術最早由 GAN（生成對抗網路） 推動，透過文字描述生成符合語意的圖像。然而，GAN 在高解析度與細節控制上存在挑戰。隨著 Diffusion Models（擴散模型） 的出現，這一限制被大幅改善。代表性的系統如 **DALL·E、Stable Diffusion、MidJourney **等，能夠將簡單的文字敘述轉換成高品質、擬真的圖片。
例如，輸入提示詞：「一隻穿著太空衣的貓在月球上行走」，模型便能生成符合語境的圖像。

文字轉影片（Text-to-Video）

文字轉影片比文字轉圖片更具挑戰，因為它不僅要生成單張圖像，還需維持時間上的連續性與場景的一致性。早期的研究多聚焦於短片段或低解析度影片，但隨著計算能力與模型設計的進步，如 Imagen Video（Google） 與 Make-A-Video（Meta），能夠生成具備流暢動態與高解析度的影片內容。這類技術在 廣告、娛樂、教育、電影製作 等領域具備巨大應用潛力。

意義與挑戰

多模態生成的發展不僅擴展了人工智慧的表達能力，也讓創意產業、設計與教育獲得新動能。然而，它同時帶來了 **版權爭議、倫理風險 **與 假訊息擴散 的挑戰。因此，未來的研究除了提升生成效果之外，還需要建立透明與負責的使用規範。