聲音的進化論：從 AI 的誤讀到文化的覺醒

【除錯實驗室】尋找 DoNa 的真實聲音

為什麼我們不接受 AI 的第一次生成？

我們誠實地公佈創作過程中的「失敗」與「成功」。請點擊下方音檔，聽聽看這兩者之間巨大的文化鴻溝。

AI 工具組合： 👉 Midjourney (角色定裝) + VEO (動態演繹)

🎧 範例一：【妥協版】(The Compromised Version)

#AI刻板印象 #非洲部落風 #搖滾干擾 #男聲誤判

這是我們初期完全信任 AI，輸入「原住民 (Indigenous)」關鍵字生成的結果。

聽點分析 (請注意聽這些錯誤)：

🎧 範例二：【最終版】(The Final Awakened Version)

#GungHo除錯方程式 #張惠妹式鐵肺 #中國大鼓心跳聲 #台灣原民靈魂

這是經過無數次「除錯 (Debugging)」，使用了我們獨家研發的**「文化頻率校正指令」**後的成果。
聽點分析 (請注意聽這些細節)：
1. 心跳大鼓：背景是低沉的「中國大鼓 (Chinese Big Drum)」，咚... 咚... 像心臟跳動一樣壓抑而有力。
2. 清亮高音：繼承了張雨生的高亢與張惠妹的桑音，真聲直衝雲霄。
3. 文化正確：沒有非洲草原的影子，只有鶯歌水泥地上的狼尾草，以及那句清唱的 "Ho~ yi~ ye~ yan~"。
4. 結論：這才是 DoNa，這才是我們的聲音。

📝 給創作者的公開信：這就是我們的方程式

(在此區塊附上我們剛剛整理好的 AI 指令代碼，作為「開源禮物」)

「不要因為 AI 給你非洲鼓，你就以為那是原住民的聲音。我們把這個經過千錘百鍊的『除錯方程式』留在這裡。部落的年輕人們，拿去用吧！去 Suno，去海螺，用這個基底，去創造比 GungHo 更偉大的歌曲！」

理由：要讓 DoNa（戴著特定帽子）和老藝術家（特定長相、髮型、服裝）在 15 部不同的 8 秒影片中，看起來是「同一個人」，光靠 VEO 的文字提示詞是非常困難的。

本次 AI Lab 的技術亮點：

挑戰：如何在多鏡頭切換中保持角色 IP (DoNa) 的外觀一致？
解方：先用 Midjourney 生成完美的靜態「定裝照」（DoNa 的帽子特寫、老藝術家的醉態全身照），再將這些照片作為「參考圖 (Image Reference)」餵給 VEO，讓 VEO 根據參考圖生成動態。

這區用來深度包裝劇情，增加網站內容厚度（對 SEO 有利）。

左欄（狼的骨）：介紹來自花東的奇石文化、林大師原型。配一張粗獷的石頭照片。

中欄（鶯歌的肉）：介紹鶯歌陶瓷老街的底蘊。配一張細膩的白瓷照片。

右欄（金屬的草）：介紹新北美術館的現代建築。配一張夜晚發光的金屬狼尾草

《鶯歌・狼尾草的醉步》角色：

這個劇本需要強烈的視覺對比：夜晚、金屬光澤、老人的狂野、DoNa 的冷靜觀察。

劇名：《鶯歌・狼尾草的醉步》角色：

場景：夜晚的新北市美術館戶外，發光的金屬管裝置藝術區。

介紹新北美術館的現代建築。配一張夜晚發光的金屬狼尾草照片

介紹鶯歌陶瓷老街的底蘊。配一張細膩的白瓷照片。