by Rain Chu 9 月 3, 2025 | AI , 影片製作
你還在用 ChatGPT 當小說幫手嗎？那你一定得看看這款全網最狂的 AI 創作工具 —— ChatArt Pro 。它擁有隱藏版「成人模式（NSFW Mode）」，可寫言情／成人小說，搭配特色影片生成，創意創作完全無限制！
功能亮點一覽
NSFW 成人模式 ：啟動「Romance Interaction Mode」或「大人模式」後，創作範圍無內容限制，可書寫成人言情小說與影片腳本，突破 ChatGPT 等 AI 工具的門檻限制。小說／短片生成 ：除了小說文本（言情、成人情節），還可將故事情節轉成短片腳本，結合影像模板快速生成影片內容。完全免費、無次數限制 ：提供無限制創作，讓創作者自由產出長篇小說或影片，不受用量限制。流程直覺易操作 ：無需技術門檻，文字敘述輸入後即生成完整小說章節或影片片段，適合一鍵創作。
使用教學步驟（以小說生成功能為例）
訪問 ChatArt Pro 網站（app.chatartpro.com
開啟「Global Settings」進入設定頁面，填寫小說標題、背景設定、角色資訊、風格偏好等。
啟用「Romance Interaction Mode」（大人模式），解鎖成人創作功能。
點擊「Go to Story Generation」進入小說生成工具。
按「Generate」開始生成小說，AI 會即時輸出完整章節。
若想整理段落內容，可按「Apply」或「Copy」，進行編輯與保存。
實測心得與注意事項
創作自由度高 ：能透過簡短文字提示生成完整成人小說，創作氛圍更加自由與大膽。生成速度快、連貫性佳 ：整體體驗流暢、情節銜接自然，挺適合構想故事骨架。浮水印與進階功能 ：若要無浮水印匯出影片或小說建議，可考慮升級 Pro 版本。使用需注意道德與法律界線 ：請務遵循本地法律與使用條款，禁止未滿 18 歲使用及違法內容生成。
參考資料
https://app.chatartpro.com
by Rain Chu 9 月 3, 2025 | AI , 影片製作
Animon AI 是什麼？
Animon AI 是由日本 CreateAI 推出的首款 專為動漫影片設計的 AI 生成平台 ，使用者可透過瀏覽器上傳圖片，即可生成 5 秒左右的動畫片段。這項工具由專業動漫團隊協作開發，風格自然流暢，適合創作者快速生成動畫素材。
免費無限生成是真的嗎？
完全免費 ：基礎方案允許上傳圖片後無限生成動畫，不限次數，十分罕見。限制條件 ：免費方案僅支援 480p 影片，且影片會內嵌浮水印；若想去除浮水印、升級至 HD 視訊，則需付費。訂閱方案 ：Fans 方案約 9.9 美元／月，提供 50GB 儲存與無浮水印 480p 影片；Studio 方案則更高階，支援 1080p 超清，且支援大量佇列生成。
使用流程與操作體驗
前往 Animon 官方網站（animon.ai），可選擇語言介面如英文、日文、繁體中文等。
上傳靜止圖片作為動畫素材來源。
輸入簡單指令描述想要的動作（如「角色轉頭」或「風輕吹頭髮」）。
系統約 3–4 分鐘快速生成一段動畫。相當適合創作短影片、VTuber 預覽或社群分享。
測試心得與注意事項
優點 ：
操作介面乾淨、上手容易，無需技術背景即可使用。
真正支援無限生成，非常難得。
動畫表現自然，能感受到「動漫質感」的細膩動態。
限制 ：
免費影片解析度較低（480p）且有浮水印。
背景角色或細節動作偶爾無法同步動態，僅前景主角有移動。
尚無聲音、配樂或音效整合功能，僅供純畫面動畫。
參考資料
VIDEO
by Rain Chu 9 月 2, 2025 | AI , 圖型處理 , 模型
你是否曾想把自己的照片變成桌上擺放的公仔模型？現在可以透過 Google 最新的 Nano Banana 模型（亦稱 Gemini 2.5 Flash Image）！你只需在 Google AI Studio 或 Gemini App 上上傳人像照片，就能透過文字描述，生成一張效果逼真的「真人公仔照」，免費、免 VPN，簡單又好玩！
快速上手教學（適用 AI Studio 或 Gemini App）
前往 Google AI Studio 或使用 Gemini App 。
選擇模型為 Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana） 。
上傳你的照片（建議用正面自拍）。
輸入以下 prompt：
A hyper-realistic 1/7 scale figurine of a character, designed as a finished commercial product, placed on an iMac computer desk with a white Apple keyboard. The figurine stands on a clean, round transparent acrylic base with no labels or text. Professional studio lighting highlights the sculpted details. On the iMac screen in the background, display the ongoing ZBrush modeling process of the same figurine, showing the contrast between “work in progress” and the finished product. Next to the figurine, place its packaging box with rounded corners and a transparent front window. The box is open at the top, revealing only the inner transparent plastic clamshell, and its height is slightly taller than the figure, realistically sized to contain it.
約莫 10 至 12 秒後，Nano Banana 將生成一張高質感的“公仔照”。
若不滿意，可繼續輸入新的指令，進行多回合優化。
官網
https://aistudio.google.com/prompts/new_chat
https://gemini.google.com
參考資料
by Rain Chu 8 月 30, 2025 | AI , 圖型處理 , 數據分析
LaneSOD 是一套基於 InSPyReNet （逆向顯著性金字塔重建網路）而延伸出的開源模型，專門針對車道線分割（Lane Segmentation），應用於駕駛場景的 AI 視覺處理中。透過強大的顯著性檢測技術，LaneSOD 能精準辨識道路上的車道線，具備高準確度與可用性。
一、什麼是 LaneSOD？
核心技術 ：LaneSOD 架構於 InSPyReNet，後者是一種高解析度顯著性物件偵測模型，於 ACCV 2022 上提出，專門處理高解析度圖片的顯著性檢測，使用金字塔結構融合多階層特徵提高精度。執行場景 ：LaneSOD 適用於駕駛視角的車道識別，尤其在多車道或複雜光線下仍能穩定運作，是自駕輔助或智慧交通系統的理想工具。
二、快速上手：使用 LaneSOD 的流程概覽
以下以 Python + PyTorch 環境為基礎，簡述流程步驟：
安裝依賴與下載模型：
git clone https://github.com/plemeri/LaneSOD.git
cd LaneSOD
pip install -r requirements.txt 資料準備與推論：
from lanesod import LaneSODModel
model = LaneSODModel(pretrained=True)
# 載入測試影像
img = load_image("road_scene.jpg")
mask = model.predict(img)
save_image_mask("road_scene_mask.png", mask) mask 是二值化輸出，車道線處為前景。
可進行後處理（edge filtering）提升視覺辨識效果。
三、LaneSOD 的特色亮點
高解析度精準分割 ：繼承 InSPyReNet 的頂尖顯著性分析能力，即使複雜場景仍保持高精度。簡易套件整合 ：支援 CLI 和 Python API，開發者可快速整合至專案。應用靈活性高 ：適用於單張圖片、影片逐幀處理或即時影像分析。MIT 開源授權 ：自由使用並可擴展至商業應用。
四、實戰建議
強調後處理 ：可搭配 OpenCV 做 morphological operations（如 dilation, erosion）強化車道線連貫性。影片整合 ：巡迴處理影片每幀、並套用 temporal smoothing，可提升邊界一致性與視覺效果。多元測試場景 ：建議在白天、夜晚、陰影等多樣環境下測試模型穩定性。
原始資料
https://github.com/plemeri/LaneSOD
by Rain Chu 8 月 29, 2025 | AI , 圖型處理 , 影片製作
如何輕鬆地運用 AI 技術，讓影片或直播畫面擁有透明背景 ，無需繁鎖編輯與圖層操作！今天分享的工具是使用 InSPyReNet 提供的開源套件
工具簡介：什麼是 transparent-background[webcam]？
核心技術 ：基於 InSPyReNet（ACCV 2022）所提出的 AI 去背演算法，支援圖片、影片甚至 webcam 的背景移除功能 。Python 套件 ：名稱為 transparent-background，採 MIT 授權，可自由商業使用。強大特色 ：
支援多種輸出模式：如 RGBA（透明背景）、saliency map、綠幕、背景模糊、overlay 等。
支援 webcam 輸入，但 Linux 上需安裝 v4l2loopback 才能建立虛擬攝影機
安裝與依賴設定（含 webcam 支援）
安裝套件 ：
pip install transparent-background[webcam] 若使用 Linux，請安裝 webcam relay ：
git clone https://github.com/umlaeute/v4l2loopback.git && cd v4l2loopback
make && sudo make install
sudo depmod -a
sudo modprobe v4l2loopback devices=1
CLI 快速範例
transparent-background --source 0 --dest output_folder --type rgba 參數說明：
--source 0 表示 webcam 輸入（一般第一支 webcam 為 0）。--type rgba 代表輸出為帶 alpha 通道的透明背景影像。map、green、blur、overlay 或指定背景圖
用於單一影片檔案
Python API 範例：
讀取 webcam 並顯示去背畫面
import cv2
from transparent_background import Remover
remover = Remover()
cap = cv2.VideoCapture(0) # 開啟預設 webcam
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 處理去背結果（RGBA）
out = remover.process(frame, type="rgba")
cv2.imshow("Transparent Webcam", out)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
📖 transparent-background 參數說明
--source [SOURCE]（必填）指定輸入的資料來源，可以是：
單張圖片 ：例如 image.png圖片資料夾 ：例如 path/to/img/folder單個影片檔 ：例如 video.mp4影片資料夾 ：例如 path/to/vid/folder整數 ：用於指定 webcam 地址，例如 0（對應 /dev/video0 的攝影機）
--dest [DEST]（可選）輸出結果存放的資料夾，若未指定，則預設為當前工作目錄 。
--threshold [THRESHOLD]（可選）設定硬性去背的閾值，範圍為 0.0 ~ 1.0 。
不建議與 soft prediction 同時使用 ，若未設定，系統會使用「軟性預測」來生成更自然的透明效果。
--type [TYPE]（可選）選擇輸出的背景類型，預設為 rgba：
rgba ：輸出帶透明通道的影像（alpha map），若未設定 threshold，會自動透過 pymatting 進行前景提取。⚠️ 此模式不適用於影片或 webcam 。map ：輸出純粹的 saliency map（灰階遮罩）。green ：將背景換成綠幕。white ：將背景換成純白色（由 [carpedm20] 貢獻）。‘[255, 0, 0]’ ：使用指定的 RGB 顏色作為背景（需加單引號）。blur ：將背景模糊處理。overlay ：以半透明綠色覆蓋前景並突顯邊緣。另一張圖片 ：可指定圖片路徑（例如 samples/background.png），前景會直接疊加在該背景上。
--ckpt [CKPT]（可選）使用其他模型檔（checkpoint）。
--mode [MODE]（可選）指定運行模式：
base ：標準模式。base-nightly ：使用 nightly release 版本的 checkpoint。fast ：快速模式，速度快但可能在細節上略有損失。
其他選項
--resize [RESIZE]
static（預設）：輸出尺寸固定。dynamic：生成更清晰的邊緣，但可能不穩定。
--format [FORMAT]--reverse前景移除 、保留背景（官方玩笑稱為「transparent-foreground」模式 😆）。--jit
範例
單張圖片去背 （輸出透明 PNG）：
transparent-background --source input.png --dest output --type rgba 處理整個資料夾的圖片，並輸出模糊背景效果 ：
transparent-background --source ./images --dest ./results --type blur 即時 webcam 去背 （Linux 需安裝 v4l2loopback）：
transparent-background --source 0 --dest ./webcam_output --type green 更換背景為自訂圖片 ：
transparent-background --source video.mp4 --dest ./output --type 'backgrounds/bg.png' GUI 模式
安裝 GUI 支援
pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 transparent-background[gui] # with gui dependency (flet) 開啟 GUI
transparent-background-gui 官方教學
VIDEO
官方網頁
https://github.com/plemeri/transparent-background
採用的演算法
https://github.com/plemeri/InSPyReNet
開源的後製影片軟體
https://kdenlive.org
參考資料
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