隨著AI技術的快速發展,圖像生成已經不再是遙不可及的技術,而是可以實際應用到各種情境中。我們將探索如何將AI圖像生成技術與前端開發結合,為使用者提供更具互動性與創造力的體驗。
開賽前言 2025 鐵人賽開跑啦! 🎉這是我第二次參加鐵人賽,心情既興奮又帶著一點焦慮,最大的擔心還是「斷賽」這件事(笑)。不過正因為有挑戰,才更值得全力以赴...
AI 圖像生成技術演進 (1) 今天,我們先來回顧 AI 圖像生成技術的演進,了解這些模型的核心概念與特性,為後續實作打下基礎。 一、AI 圖像生成的起點:生...
AI 圖像生成技術演進 (2) 今天先回顧一下昨日的內容: GAN(生成對抗網絡):生成器與判別器對抗學習,產生逼真圖像。 VAE(變分自編碼器):透過潛在空...
為什麼選擇 Nano Banana 在過去兩天的學習中,我們從生成對抗網絡(GAN)、變分自編碼器(VAE)一路了解到了擴散模型(Diffusion Model...
nano banana模型介紹 Nano Banana 是 Google 今年推出的最新多模態圖像生成模型,正式名稱為 Gemini 2.5 Flash Ima...
可以在哪使用 Nano Banana 模型 選擇使用平台 Google Gemini,選擇「2.5 Flash」模型進入圖像功能。 Google AI S...
為什麼需要 API Key?這到底是什麼? 在昨天的文章中,我們取得了第一把通往 AI 世界的鑰匙 - API Key。當複製那串神秘代碼時,可能會好奇...為...
API 串接的基本流程 當在網頁上輸入「給我畫一隻在太空彈吉他的貓」,然後按下「送出」,會發生了什麼? 很多人可能會想像,我們的電腦是不是瞬間變成超級電腦開始奮...
專案初始化(1) 專案初始化就像蓋房子打地基,看似簡單,但每個步驟都會影響後續開發的順暢度。 本篇從零開始,建立一個適合AI圖像生成應用,包括基礎檔案配置、開啟...