最近我在做一個 AI 圖像與影片的小專案Image 2 ，其中一組功能是圍繞世界盃球迷情境設計的。

一開始我以為，這類功能的重點是讓使用者生成一張漂亮的球迷照片，或是一支有球場氣氛的短影片。

但測試一段時間後，我發現使用者真正感興趣的地方，常常不只是「產出一張圖」或「產出一段影片」。

他們更想看到自己出現在那個情境裡。

例如：站在球場看台、穿著球衣、被人群包圍、在燈光下歡呼，或是像出現在一支比賽日短片裡。

這讓我重新思考 AI 生成工具的入口設計。

空白提示詞對很多人來說太難開始

AI 圖像與影片工具常見的做法，是給使用者一個輸入框，讓他自己寫提示詞。

對熟悉 AI 工具的人來說，這很自由。
但對一般使用者來說，這其實有點難。

要得到一個好結果，使用者可能需要描述很多東西：

場景、人物、鏡頭、光線、服裝、表情、背景、情緒、畫面比例、影片運動方式。

這些詞對創作者來說很正常，但對普通使用者來說，很容易變成負擔。

很多人腦中其實只有一個很簡單的想法：

「我想出現在這個畫面裡。」

我把同一個範例卡片拆成兩種操作路徑

後來我在每張重要的範例卡片上放了兩種操作方式。

第一種是常規生成。

使用者可以用範例卡片裡已經準備好的提示詞，生成一張相似風格的圖片或影片。
這種方式適合想修改細節的人，例如改球衣顏色、國家隊、球場、光線、鏡頭角度或整體情緒。

第二種是換臉。

使用者不需要重新寫提示詞，只要上傳自己的臉部照片，就可以嘗試把自己放進同一個情境裡。

這個設計看起來很小，但使用者感受差很多。

常規生成比較像是在「創造一個場景」。
換臉比較像是在「進入一個場景」。

為什麼換臉在這類場景中特別重要

球迷相機這類內容，本來就有很強的個人參與感。

一張普通的球場畫面很好看。
但如果畫面裡的人變成自己，分享欲會更強。

這也是我覺得換臉路徑有價值的地方。

它降低了使用門檻。
它不用要求每個人都學會提示詞。
它讓使用者更快得到「我好像在現場」的感覺。

對這類社群內容來說，這種感覺有時比技術上的完美更重要。

換臉也有明顯限制

當然，換臉不會每次都自然。

使用者上傳的臉部照片，可能和目標畫面裡的人臉角度不同。
光線可能不同。
表情可能不同。
如果有眼鏡、頭髮遮擋、低解析度，也會影響結果。

例如目標人物是側臉，但使用者上傳的是正面自拍，結果就可能有點怪。

所以我現在更傾向把它當成一個快速實驗入口，而不是一次就完美的功能。

使用者可以換一張自拍、換一張範例卡片，或回到常規生成路徑重新做一版。

兩條路徑服務的是不同需求

這次測試讓我更明白一件事：

有些使用者想要控制。
有些使用者想要速度。
有些使用者想創造畫面。
有些使用者想進入畫面。

所以我不想只保留其中一種操作方式。

常規生成保留了創作自由度。
換臉提供了更快的個人化入口。

兩者放在同一張卡片上，使用者就可以很自然地選擇自己想走哪一條路。

我目前的判斷

對很多一般使用者來說，AI 生成工具最難的地方，不一定是模型能力，而是第一步怎麼開始。

空白輸入框很強大，但也很冷。
一個具體情境會更容易讓人產生行動。

世界盃球迷場景是一個很適合測試的方向，因為需求很直覺：
人們想感覺自己真的在那個時刻裡。

接下來我會繼續測試更多範例卡片、提示詞模板、換臉提示，以及圖片和影片兩種格式的使用差異。

目前我最大的收穫是：

AI 內容工具不只是在幫人產出素材，也是在幫人用更低的門檻參與某個場景。