圖像生成是一種人工智慧技術，旨在從文字描述、其他圖像或隨機雜訊中創造出全新的、逼真的或風格化的圖像。
容易混淆
圖像生成 vs 圖像分類 分類是判斷圖是什麼 生成是創造新圖 最關鍵的區別是分析現有圖片，還是生成不存在的圖片
圖像生成 vs 文字生成圖像 文字生成圖像是圖像生成的一種 圖像生成還可以從雜訊、草圖或其他圖像出發 最關鍵的區別是應用方式，還是整體概念
記住這句就好
看描述，畫出不存在的圖。
實際案例
行銷草圖 設計師可以先用圖像生成做視覺草稿，再由人工修飾成正式素材。
遊戲素材 遊戲團隊常用圖像生成先產出場景或角色概念圖，省下大量初版繪圖時間。
算法與應用
現在常見的路線是擴散模型，效果穩定、細節也比較好。 不過圖像生成不代表真的理解世界，它更多是在學資料分布和風格。
情境判斷
Q1： 你想把一句產品描述變成海報草圖，會用什麼？ → 圖像生成。
Q2： 你要從很多照片裡找出哪一張是貓，這還是圖像生成嗎？ → 不是，這是圖像分類。
閱讀這頁時的常見誤區
只背中英文對照，無法判斷術語的適用情境。先確認定義，再對照完整說明與相關概念，頁面中的考試比重或出題方向，必須和下方標示的資料來源一起閱讀。
相關術語
常見問題
圖像生成需要很多資料嗎？
通常需要，尤其是要學出穩定風格時。
可以控制風格嗎？
可以，提示和模型選擇都會影響結果。
它有什麼風險？
深偽、版權和偏見都是常見問題。
資料來源
- AITerms.tw 術語資料庫，最後更新：2026-04-29。