推 yyykk: 有種先射箭再畫靶的感覺…… 02/04 14:02
推 yyykk: 你說你的提示詞有語意不通、互相抵消的部分，但我一點也看 02/04 14:20
→ yyykk: 不出來。所有的元素不都在畫面上嗎？到底哪裡互相抵消了？ 02/04 14:21
並沒有。這其實是對 AI 生成機制的誤解。
這是我實際使用的提示詞（原封不動）：
Create an ultra-realistic image, Stills, film, Anachak Rattanakosin, Ancient
Ayutthaya, Chut Thai, Pee Mak, Nang Nak, beauty ghost wife, ghost, specter,
woman, tattoo, baby, Stilt house, husband, candle, monster, tear, Horrifying,
Embrace, joyful, myth, The Buddha, Monk,
A group of young people stood on the canoe, looking down between their legs,
where a beautiful female ghost was glaring fiercely at them.
--ar 2:1
主題很清楚：泰國鬼妻娜娜（Nang Nak / Pee Mak）的故事脈絡。
但 AI 實際產出的圖像卻是這張：
https://i.meee.com.tw/qNuukVB.jpg
你如果對照就會發現：
圖像和「敘事語意」本身幾乎沒有可讀的因果或故事關係。
這正是關鍵所在。
問題不在「元素有沒有出現」，而在「語意是否能收斂」
AI 並不理解人類語言的敘事邏輯。
它並不是在「聽故事」，而是把你輸入的每一個詞彙轉換成向量（vector），然後在高維
潛在空間中尋找一個能量最低、最容易生成的視覺解。
當提示詞中出現大量彼此牽引方向不同的語意向量時，例如：
恐怖（Horrifying） × 喜悅（joyful）
鬼妻 × 嬰兒 × 佛陀 × 僧侶
家庭親密（Embrace） × 怪物（monster）
民間鬼故事 × 宗教超然性
這些並不是「不能同時存在」，
而是在模型訓練資料中，沒有一個穩定、常見的統計模板可以同時承載它們。
結果就是：
向量彼此干擾、抵消，語意梯度失效。
當語意梯度失效，模型會發生什麼事？
模型無法順著「人類語言期待的方向」收斂，
就會退回到它訓練時留下的殘餘文化向量（residual embeddings），
並啟動最低能量、最低衝突的視覺模板。
生成結果就會落入一個狀態：
看起來「元素都有」
但沒有可讀的敘事因果
也無法對應你輸入的故事本身
這個區域，我稱之為 「未定義的潛空間（negative / undefined latent space）」。
也就是——
人類語言無法精確描述，但模型仍會生成的地帶。
https://i.meee.com.tw/EGgLkbv.jpg
所以這不是「事後解釋」，而是生成機制本身
如果是「先射箭再畫靶」，
那我必須先看到結果，再反推一套不存在的提示詞。
但這裡恰恰相反：
提示詞事先完整給出
故事語意清楚
但生成結果無法對應語言敘事
這正好說明了一件事：
當人類語言試圖描述過度矛盾、跨文化、跨情緒的神話結構時，
AI 並不會「理解衝突」，只會在語意失效後滑落到未定義潛空間。
這不是辯解，而是目前生成模型在高語意張力條件下的必然行為。
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