現在只要上傳照片，選擇你想要的特效（壓扁、碎裂、膨脹、爆炸），就可以輕鬆生成讓人眼睛一亮的炫酷影片！

一、註冊 Pika

Pika 官網：https://pika.art/

點擊「Sign in」後，可以透過 Gmail、FB 或 Discord 等方式登入。

Pika 有不同的付費方案，要特別注意必須是 Pro 以上方案才可商用喔！

二、上傳圖片體驗不同特效

登入後點擊下方的「Image」上傳圖片。

從「Pikaffect」選擇效果，下面是中英對照表：

• Ta-da it（魔術）
• Deflate it（洩氣）
• Crumble it（碎裂）
• Dissolve it（溶解）
• Squish it（壓扁）
• Inflate it（膨脹）
• Melt it（融化）
• Crush it（粉碎）
• Cake-ify it（蛋糕狀）
• Explode it（爆炸）

接著稍等一分鐘左右（看當下操作人數而定），影片就會出來嚕～

下面為「Ta-da it」的範例

三、不同特效展示

Cake-ify it

讓任何物體像蛋糕一樣被切開。

Squish it

把物體拿出來揉捏壓扁的感覺。

Deflate it

你可以選一些胖胖的目標讓他洩氣

Dissolve it

這邊我就讓一個沙子做成的城堡在風中溶解。

四、結語

Pika.art 一樣有文字生成影片＆圖片生成影片的功能，但讓他爆紅的是這些有趣的特效。

如果仔細看生成的影片，會發現有一些 Bug，像上面刀子切開禮物盒的時候就突然彎曲了。

另外因為這個 AI 工具才剛推出沒多久，所以並不是那麼穩定，如果你在短時間大量操作，有可能每個影片都跑不出來，等幾天都不會出現（應該是希望使用者付費的一種方式？）

雖然有一些小缺點，但這麼酷的 AI 工具給他玩下去就對了！

想將 AI 導入自己的職場與生活嗎？歡迎購買筆者出版的新書，幫助您在 AI 的浪潮中站穩腳步，並在未來的職場競爭中佔據優勢！

過去製作影片會需要一個團隊，並學習非常多的技術才有辦法製作（ex：After Effects、Cinema 4D…），但隨著 AI 降臨，這一切正在被改寫。

現在你只要在 Gen-2 輸入想要的內容，然後按下「Enter」就好了，那具體怎麼操作呢？讓我們看下去！

STEP 1：註冊 Runway 帳號

Runway 官網：https://runwayml.com/

可以使用 Google 帳號 or 其他方案來註冊，成功後會詢問你是否要訂閱他們的最新資訊。

然後會有彈窗顯示目前的付費方案，我們先選擇「Free」來嘗試看看。

STEP 2：使用 Gen-2 模型，用文字生成影片

這篇文章的目的是用文字生成影片，所以我們選擇左上角的「Text to Video」。

然後在輸入框中輸入你大腦中想要產生的影片，例如：「Robot drinking in the forest in the style of cinematic action, Magic Hour 」，然後點擊「Free Preview」來看看哪個畫面你比較喜歡。

點擊喜歡的圖片後（我選擇右上角），就會開始生成影片嚕～

不過機器人喝酒的方法有點太神奇惹！？是能量罐的概念嗎 XD

一些比較有機會派上用場的案例

• 絢麗的轉場畫面：如果要人工做出這類型的影片耗時耗力，購買素材還容易跟別人撞倒，現在用 AI 可以在短時間產出非常多個。

• 一些場景素材：如果有影片製作的需求，那應該常常會用到示意場景，但有時找了半天就是沒有自己喜歡的，那不如自己產一個？

動物、人類的動作我目前實驗下來結果不如預期；但相信這些技術在不久的將來將會突破（看看隔壁棚的 Midjourney 已經變得多沒強大）。

總結

目前體驗下來，筆者認為 Gen-2 的提示語（Prompt）算是可以用「白話文」來撰寫的。

如果你希望我給出一個結構，那大概是 [你想呈現的影片][使用的風格][一些小調整]，比如：

• Volcano eruption in the style of professional cinematography, zoom out（活山噴發，用專業電影風格，縮小）

• spaceman in cockpit in the style of VHS video, Close-Up（駕駛艙內的太空人，用 VHS 視頻風格，特寫）

隨著 AI 技術發展，影視的製作成本會越來越低，製作團隊也會越來越小；相對的，在未來能說出「好故事」的能力會更加重要！

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結果是否跟我們想的一樣呢？就讓筆者來實際操作看看！

STEP 1：用 Midjourney 產生圖片

目前 Midjourney 需要付費才能使用，如果這是你第一次認識 Midjourney，可以參考筆者先前分享的文章；如果你沒有 Midjourney 帳戶，透過 DALLE 或是使用筆者在後面提供的圖片也可以體驗。

筆者的 Prompt 為「musical imitation –ar 16:9」

STEP 2：註冊 Runway 帳號

Runway 官網：https://runwayml.com/

可以使用 Google 帳號 or 其他方案來註冊，成功後會詢問你是否要訂閱他們的最新資訊。

然後會有彈窗顯示目前的付費方案，我們先選擇「Free」來嘗試看看。

STEP 3：使用 Gen-2 模型，將圖片轉成動畫

這篇文章的目的是讓靜態圖片動起來，所以我們選擇右上角的「Image to Video」。

進入後你會看到右上角顯示「105s left」，這是指你可以產生的影片秒數。

在 Gen-2 的模式下，可以使用「上傳圖片」或搭配「輸入文字」來產生影片，這邊我們採用上傳圖片的方案，點擊「Generate」後便會開始生成。

用文字產生影片的教學文章在這裡。

下面就是圖片轉為影片的結果喔！目前 Gen2 只能產出 4 sec 的影片；如果你想要讓影片更長，可以用最後一張圖當基底讓他產生。

更多案例展示

下面是筆者將圖片轉為動畫的各種實驗，大家可以先瀏覽看看，最後我再分享自己的心得。

場景

可愛動物（有點魔性）

人像

結語

嘗試各種素材後，我發現了以下規則：

• 圖片不要有太多元素，當細節太多時，哪塊會成為動畫完全憑運氣。
• 人物盡量只挑上半身，不然產出的影片會很獵奇。
• 多種素材測試下來，場景的表現是最好的。

下面分享一些悲劇的案例：

雖然部分結果不如預期，但這些成果也足夠驚人了；從筆者的角度來看，AI 將對影視產業產生巨大的衝擊，就像綠幕剛誕生的時候一樣。

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STEP 1：取得分析數據 — 以消費者物價指數為例

筆者到經濟部統計處的網頁，下載民國 91~112 年的「消費者物價指數」。

我們打開 Excel 看一下目前的資料格式：

其實這份 Excel 的結構已經不錯了，但左側的「年 月 別」有分割成「年、月」兩個欄位，所以可以預見 ChatGPT 在分析這部分的資料時可能會遇到問題。

STEP 2：請 ChatGPT 幫我們清洗資料

在資料不乾淨的狀態下，ChatGPT 也可以生成圖表，但往往非常耗時，且失敗率極高；因此建議先請 ChatGPT 依照我們的需求調整目前的 Excel，我的 Prompt ：

請依照下面步驟處理，並在完成後給我調整過的 Excel

1. 先找到「年 月 別」，並將這一列當成第一列
2. 「年 月 別」這個欄位下方被分割成兩欄，他們紀錄的是日期，左邊為年右邊為月，需要將年與月合併 
3. 完成上面的合併後，如果該行只有「年」，就將這行刪除

最後獲得清洗後的 Excel。

筆者強烈建議先將 Excel 下載下來，然後開新的 Chat 來處理資料，這樣後續的成功率較高。

STEP 3：將數據轉換為圖表

確認格式與我們的期待相符後，就可以請他產生圖表了。

請閱讀 Excel 的數據，並依照下面步驟整理資料

1.「YearMonth」的列是用民國年，請轉換為西元年
2. 轉換成西元年後，將每個月份的資料繪製成折線圖

請繪製「總指數、食物類、衣著類、居住類」的折線圖

折線圖的顏色相同不好閱讀，所以讓他分色系。

STEP 4：讓圖表動起來！

經過一番努力，總於走到了這一步 😭

請幫我生成折線圖的 GIF，Y 軸的數值請參考剛剛生成的圖，新的數據會從右側增加，以年為單位，先繪製前 10 年的圖，使用不需網路的方式來完成

確認過結果符合需求後，我請他繪製完整的年度、加快 GIF 速度，並使用我提供的字體重新繪製。

Advanced data analysis 使用心得

在沒有相關指引的狀態下，我覺得 Advanced data analysis 使用起來挺痛苦的；除非你的資料超級簡單，否則通常會遇到一堆錯誤，下面是我建議的使用方式：

1. 清洗資料：除非資料格式超漂亮，不然一定要先清洗資料並下載，以確認調整後的資料符合期待。
2. 提供乾淨的資料：如果你提供的格式混亂，那 ChatGPT 理解會花很多時間，建議取得清洗的資料後，開一個新對話讓 ChatGPT 重新思考。
3. 理解錯誤原因：除非你運氣爆棚，否則操作過程一定會遇到大量錯誤；建議你先閱讀錯誤原因，並引導 ChatGPT 執行的方向，一直按「繼續」可能是沒幫助的。
4. 明確提出需求：一開始產生的結果通常不會讓人滿意，像是資料錯誤、顏色相似、無法顯示中文…你需要明確提出自己的需求。
5. 不要想一次到位：一次解決一個問題，並確認結果是否符合需求。

儘管 Advanced data analysis 能做出會動的圖表，但他的內存有限，如果想取得更好的結果，建議把程式複製到 Local （自己電腦）環境執行。

希望這篇文章有拓寬大家對 Advanced data analysis 的使用思路！

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