在台灣的設計與教育領域，常被問到：Perplexity AI可以生成圖片嗎？就公開版本而言，它以知識問答與推理為核心，原生不以生圖為主；若要產生圖像，需搭配外部工具如Stable Diffusion或DALL·E，並完成授權與風格審核。使用時亦須遵守台灣著作權與個資法等法規，確保商業用途的安全與合規。對台灣的中小企業而言，透過合法合規流程能提高設計與內容產出的速度，促進本地創新與就業。
圖像生成
“圖像生成”是指使用计算机程序自动生成图片的过程。这种方法可以用来生成大量形态各异、高质量的图片，同时也可以节省人工处理的时间和成本。本文将深入介绍「圖像生成」这个话题，包括其背后的技术原理、应用场景以及实践案例，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
Stable Diffusion 對於平面設計師有什麼幫助？
在台灣，平面設計師常面臨期限與預算的雙重考驗。Stable Diffusion 能以繁體中文介面快速產出概念草圖、風格變體與排版選項，縮短迭代週期；再善用本地化素材與印刷規範，直接生成符合台灣市場的視覺成果。它也能無縫融入現有工作流程，如與 Adobe、Figma 等工具搭配的自動化工作流，讓中小型工作室以更低成本探索新風格與客製化細節，提升提案成功率並強化品牌一致性。
Stable Diffusion 的應用場景有哪些限制？
在台灣的實務場景中，Stable Diffusion 雖具高效的影像生成能力，但受限於著作權與人格權法規、個資法與隱私保護等法令。自動生成之廣告與商品圖需留意原創性與授權，避免侵權；醫療、法律等專業領域缺乏可靠訓練資料，風險高且成品難以符合合規與專業標準。再者，本地語境與文化符碼的落差，易造成內容失真或需要多階段審核與在地美術指導，成本並不一定低於傳統設計。綜上，台灣的應用場景需以合規、可控與在地化為前提。
Stable Diffusion 如何在教育領域應用？
穩定擴散模型在臺灣教育領域具備顯著潛力。以本地化繁體內容與圖像生成為核心，協助教師快速產出符合課綱的示意圖、科普插圖與教材素材，提升課堂互動與學習成效。教育主管機關與校方可以此降低教材製作成本、推動智慧課堂，但必同時落實著作權、學生隱私與倫理審查，確保內容多元、可信、符合本地文化與教育現場需求。更符合長遠教育目標。