Rebeca Moen 2026年3月30日 01:01 Leonardo AI 推出影像參考與起訖幀工作流程，讓品牌能在由 AI 生成的影像與影片中維持視覺一致性。 Leonardo AI 已發布用於在由 AI 生成的視覺內容中維持品牌一致性的詳細工作流程，針對企業行銷團隊在採用生成式 AI 工具時所面對的持續痛點之一。這些技術的核心在於使用影像參考，而非僅靠文字提示（text prompts）來控制特定視覺變數——色彩配置、字體排版、商標與品牌吉祥物。就影片生成而言，Leonardo 建議使用影像到影片（Image-to-Video，I2V）以及起始／結束幀（Start/End frame）工作流程，以避免「身分漂移（identity drift）」：角色在運動序列中被扭曲或發生變形。## 技術方案核心觀點：文字提示並不足夠。當你要求 AI 模型使用「品牌色彩」或「特定字體」時，你實際上是在請它根據自己的訓練資料去猜測。結果往往走向通用、介於中間值的輸出。Leonardo 的解法是建立視覺參考素材表——包含 HEX 代碼的配色色票、字體樣本、商標檔案——並將它們直接上傳，作為影像參考，和文字提示一起提供給模型。以使用特定色彩配置的 UI 原型為例，這意味著要透過像 Canva 的配色產生器之類的工具先生成配色色票表，接著再把這張圖餵給模型，同時也在提示文字中加入 HEX 代碼。字體排版帶來更棘手的挑戰。根據 Leonardo 的說法，字體替換仍是 AI 影像生成中最困難的任務之一。即使是能呈現可讀文字的模型，也難以僅靠提示文字來匹配特定、已命名的字體。替代方案是：先做一個簡單的視覺呈現字體，並將其作為影像參考；然後改用針對文字處理最佳化的模型——Leonardo 建議在此任務中使用他們的 Nano Banana Pro 模型。## 影片一致性需要更多控制影片生成會進一步放大一致性問題。若沒有幀的錨定（anchoring frames），AI 模型必須同時編造視覺風格，並計算運動的物理——這是一種導致錯誤（glitches）的配方。起始／結束幀工作流程會精確鎖定影片的開始與結束位置，消除猜測。Leonardo 強調，在餵給影片模型之前要先對影像進行升階（upscaling）；解析度較低的起始幀可能導致 AI 把像素雜訊誤解成物理形狀，進而在動畫過程中產生瑕疵（artifacts）。不同模型適用於不同目的。Leonardo 建議用 Veo 3.1 來進行形變動畫（morphing animations），用 Kling 3.0 來做以角色為主導的序列（character-driven sequences），不過模型選擇仍取決於特定的創意應用。## 為什麼這對行銷團隊很重要「通用輸出陷阱（generic output trap）」不只是美學問題——更是品牌稀釋（brand dilution）問題。以龐大資料集訓練的基礎 AI 模型，會自然輸出相似影像的統計平均值。這個平均值缺少能讓品牌彼此區隔的獨特特徵。Leonardo 的建議包括建立集中式的提示（prompt）程式庫，讓各團隊成員能以相同的基礎來工作，而不是每個人都即興摸索自己的做法。若沒有標準化，各行銷活動之間的品牌一致性會很快崩壞。公司也承認，僅靠技術工作流程並不足以產出真正符合品牌調性的內容。指南指出：「AI 模型在遵循結構性指令與匹配色彩方面表現出色，但它們缺乏共情。」人類操作員提供能夠把品牌訊息與受眾期待連結起來的情感智能——而 AI 則負責執行速度與視覺生成。對於評估 AI 內容工具的企業團隊而言，這些工作流程代表了受控生成（controlled generation）的目前最先進狀態。像 Midjourney、DALL-E 或 Runway 這樣的競品是否提供同等的品牌控制功能，可能會決定哪些平台能在企業市場中佔據優勢。*圖片來源：Shutterstock*
Leonardo AI 發布企業內容團隊的品牌一致性工作流程
Rebeca Moen
2026年3月30日 01:01
Leonardo AI 推出影像參考與起訖幀工作流程，讓品牌能在由 AI 生成的影像與影片中維持視覺一致性。
Leonardo AI 已發布用於在由 AI 生成的視覺內容中維持品牌一致性的詳細工作流程，針對企業行銷團隊在採用生成式 AI 工具時所面對的持續痛點之一。
這些技術的核心在於使用影像參考，而非僅靠文字提示（text prompts）來控制特定視覺變數——色彩配置、字體排版、商標與品牌吉祥物。就影片生成而言，Leonardo 建議使用影像到影片（Image-to-Video，I2V）以及起始／結束幀（Start/End frame）工作流程，以避免「身分漂移（identity drift）」：角色在運動序列中被扭曲或發生變形。
技術方案
核心觀點：文字提示並不足夠。當你要求 AI 模型使用「品牌色彩」或「特定字體」時，你實際上是在請它根據自己的訓練資料去猜測。結果往往走向通用、介於中間值的輸出。
Leonardo 的解法是建立視覺參考素材表——包含 HEX 代碼的配色色票、字體樣本、商標檔案——並將它們直接上傳，作為影像參考，和文字提示一起提供給模型。以使用特定色彩配置的 UI 原型為例，這意味著要透過像 Canva 的配色產生器之類的工具先生成配色色票表，接著再把這張圖餵給模型，同時也在提示文字中加入 HEX 代碼。
字體排版帶來更棘手的挑戰。根據 Leonardo 的說法，字體替換仍是 AI 影像生成中最困難的任務之一。即使是能呈現可讀文字的模型，也難以僅靠提示文字來匹配特定、已命名的字體。替代方案是：先做一個簡單的視覺呈現字體，並將其作為影像參考；然後改用針對文字處理最佳化的模型——Leonardo 建議在此任務中使用他們的 Nano Banana Pro 模型。
影片一致性需要更多控制
影片生成會進一步放大一致性問題。若沒有幀的錨定（anchoring frames），AI 模型必須同時編造視覺風格，並計算運動的物理——這是一種導致錯誤（glitches）的配方。
起始／結束幀工作流程會精確鎖定影片的開始與結束位置，消除猜測。Leonardo 強調，在餵給影片模型之前要先對影像進行升階（upscaling）；解析度較低的起始幀可能導致 AI 把像素雜訊誤解成物理形狀，進而在動畫過程中產生瑕疵（artifacts）。
不同模型適用於不同目的。Leonardo 建議用 Veo 3.1 來進行形變動畫（morphing animations），用 Kling 3.0 來做以角色為主導的序列（character-driven sequences），不過模型選擇仍取決於特定的創意應用。
為什麼這對行銷團隊很重要
「通用輸出陷阱（generic output trap）」不只是美學問題——更是品牌稀釋（brand dilution）問題。以龐大資料集訓練的基礎 AI 模型，會自然輸出相似影像的統計平均值。這個平均值缺少能讓品牌彼此區隔的獨特特徵。
Leonardo 的建議包括建立集中式的提示（prompt）程式庫，讓各團隊成員能以相同的基礎來工作，而不是每個人都即興摸索自己的做法。若沒有標準化，各行銷活動之間的品牌一致性會很快崩壞。
公司也承認，僅靠技術工作流程並不足以產出真正符合品牌調性的內容。指南指出：「AI 模型在遵循結構性指令與匹配色彩方面表現出色，但它們缺乏共情。」人類操作員提供能夠把品牌訊息與受眾期待連結起來的情感智能——而 AI 則負責執行速度與視覺生成。
對於評估 AI 內容工具的企業團隊而言，這些工作流程代表了受控生成（controlled generation）的目前最先進狀態。像 Midjourney、DALL-E 或 Runway 這樣的競品是否提供同等的品牌控制功能，可能會決定哪些平台能在企業市場中佔據優勢。
圖片來源：Shutterstock