如何為你的創意專案選擇 AI 模型

Genoriq Team · 2026年10月5日

模型選擇器可能讓簡單的專案變得複雜。你需要的只是一張產品圖、一支短影片或一段背景音樂，卻突然開始比較名稱、版本與設定。最有用的起點是交付成果：完成後的素材必須做到什麼，以及什麼情況會讓它無法使用？

本指南為 Genoriq 提供一套實用的選擇流程。這是一套工作流程，而不是模型排行榜。適合某個企劃需求的模型，未必適合另一個企劃；精心製作的宣傳範例，也無法告訴你它會如何處理你的參考素材。

選擇模型前，先寫下企劃需求

用一句話描述輸出成果。例如：「一支直式產品預告，展示早餐桌上的藍色陶瓷馬克杯，搭配平緩的運鏡，並保留標題空間。」這句話建立了格式、主體、環境、動態與版面配置需求。

接著，把必要需求與偏好區分開來。馬克杯的形狀可能是必要條件；桌布的準確色調則可能有彈性。這項區分能幫助你一致地評判結果。少了這項區分，你可能會花上好幾次生成，追逐不同的視覺想法，卻沒有更接近可用的素材。

也要記錄用途。網站橫幅所需的構圖，與直式社群貼文不同。旁白底下的音樂床，所需的編曲也不同於開場主題曲。請在生成前選擇適當格式，不要假設事後裁切或修剪就能解決所有問題。

當場景可以憑空創造時，使用文字轉圖像。當既有物件、構圖或角色應該引導結果時，使用圖像編輯工作流程。參考素材是企劃需求的一部分：主體清楚的乾淨照片，通常比雜亂的拼貼更能傳達你的意圖。

就影片而言，要區分文字轉影片與圖像轉影片。文字轉影片讓模型同時負責初始場景與其動態。圖像轉影片提供起始視覺，因此提示詞可以專注於隨時間變化的內容。動作控制是另一套工作流程，可能需要同時提供角色圖像與參考影片。

就音樂而言，決定你需要的是純樂器提示音，還是含有歌詞的歌曲。在選擇樂器前，先寫下這首曲子的情感角色。「在口述教學底下提供溫暖的安心感」比一長串互不相關的曲風更有用的指引。

打開所選模型的表單，檢查可用選項。在 Genoriq 中，控制項會因模型與模式而異。某個圖像模型有解析度選取器，不代表每個圖像模型都支援相同尺寸。同樣地，供應商發布更廣泛的功能公告，也不保證每項功能都會在此工作區中提供。

優先考慮能解決實際需求的控制項：

在你檢查表單之前，請把行銷標籤當成名稱就好。「Pro」、「Fast」與版本編號，都不能取代你對輸入、控制項與輸出需求的理解。

選擇兩個合理的候選模型，而不是選單中的每個模型。盡可能給兩者相同的企劃需求、參考素材與可比較的設定。如果其中一個候選模型收到精心準備的圖像，另一個只收到一句模糊的描述，那你比較的同時是工作流程，也是模型。

在檢視輸出前，先建立一份簡單的評分表。就圖像而言，檢查主體準確度、構圖、參考素材保留程度，以及不想要的細節。就影片而言，檢查動態、身分穩定性、取景，以及結尾是否仍可使用。就音樂而言，聆聽編曲、開頭、必要時的人聲清晰度，以及留給其他音訊的空間。

使用簡單的三級評估：可用、需要小幅編輯，或需要再試一次。這比給出神秘品質分數更具行動指引。寫下結果失敗的原因，讓下一次提示詞能針對特定問題處理。

產品宣傳活動。 從乾淨的產品參考素材與圖像編輯模型開始。要求新的場景設定，同時保留物件。先檢視其輪廓、顏色與標籤，再評判背景。如果這些項目可用，試試 Seedream 5.0 Pro 工作區或 GPT-Image-2 工作區。

一支簡短的氛圍短片。 先用靜態圖像建立場景，再使用圖像轉影片製作一個清楚的動作。相較於包含多個地點與鏡頭轉換的提示詞，緩緩推向窗戶、窗簾飄動的畫面更容易評估。探索 Seedance 2.0 或 Kling 3.0 Pro。

一支有旁白的教學影片。 先從純樂器音樂企劃需求開始：穩定的節奏、精簡的樂器組合，而且沒有突然的戲劇性堆疊。在實際旁白底下評判曲目。一首優美的獨奏作品放入剪輯後，可能會與講者互相競爭。

這些是建議的起始工作流程，並非經過實測的比較，也不保證能得到特定結果。

相關預算應涵蓋整個專案，包括修訂。提交生成前，先查看目前的點數資訊。不要假設供應商 API 定價與創意平台收取的點數可以互換。

從一個仍能代表真實挑戰的適度測試開始。如果最終素材取決於精細細節，把每項設定都降低可能會讓測試產生誤導。一旦構圖或動態可行，只有在交付需求足以支持時，才提高支援的輸出設定。

把提示詞、參考素材與所選設定和結果一起保存。這個小習慣能讓你更容易重新採用成功的方向，並幫助你避免花錢重新發現先前的決定。

如果主體錯誤是因為提示詞不明確，先釐清提示詞。如果你需要的輸入類型是目前模式無法接受的，改變工作流程。如果反覆且規格明確的嘗試都無法滿足同一項必要需求，就試試第二個候選模型。

開始前，確認預期輸出、所需參考素材、支援的控制項、檢視標準與修訂預算。然後進行一次小型且能提供資訊的嘗試。你可以從 Genoriq 的圖像、影片或音樂工作區開始，並根據實際專案需求建立你的模型偏好。