跨越語言邊界：20+ 種語言的 AI 圖像生成挑戰

在這個日新月異的時代，熟練運用各式各樣的 AI 軟體已成為上班族的必備技能之一。某家領先的平面設計軟體公司打造了一款多模態 AI 模型，能夠透過文字提示自動生成原創圖像。他們與 Appen 合作，評估這些 AI 生成的圖像是否能真正符合使用者的期待。

在本期案例中，Appen 協助該公司將模型功能拓展至 20 多種語言，確保模型能在不同文化語境下，依然生成高品質的 AI 圖像。

目標

專案的主要目標是全面提升 LLM 圖像生成模型的能力，能夠從 20 多種語言的文字提示中，生成具備足夠文化相關性的高品質圖像。這不僅僅是本地化的能力，更重要的是在各個細節上進行完善，確保每一個設計都能符合使用者的期待，並且在多元文化背景下，提供高品質且能引起共鳴的模型成果。

挑戰

要在 20 多種語言中評估 AI 生成的設計圖像，本身就帶來文化上的挑戰。每一種語言背後都承載著獨特且細緻的文化元素，因此需要對不同地區文化的差異有深入理解。同時，也必須具備對視覺與平面設計原則的全面掌握，才能有效評估模型的輸出成果。

此外，在 20 多種不同文化視角下，對提示進行精準評估與打分，其複雜性進一步強化了模型輸出一致性的需求。

解決方案

該公司與 Appen 合作，採取兩階段的方法來應對 LLM 圖像生成模型所面臨的挑戰：

文本提示在地化

Appen 的母語翻譯專家將英文提示在地化成 24 種語言，並運用文化專業知識確保翻譯的準確性與合理性。除了直接翻譯外，在部分情境下也需要進行再創作，讓提示更能與當地使用者產生共鳴。在這個階段，捕捉特定文化節慶、符號與習俗尤其重要，以確保提示能精準呈現每個目標語言的文化特徵。

設計品質評估

第二階段，Appen 的專業審核員會依據詳細標準，全面評估每個 LLM 生成圖像的品質，包括：文化相關性、是否符合提示說明、設計風格與圖片格式等。同時，每個提示的英文版本也會被評估作為基準，確保在 20 多種語言中輸出結果的一致性。透過提供清晰一致的回饋，Appen 協助客戶不斷優化其圖像生成模型，全面提升 AI 生成圖像的品質。

成果

Appen 為多元場景提供了在地化的文本提示，並針對每一種語言進行了數百次評估。每個圖像輸出都依據特定的文化標準進行審核，並以原始英文提示作為比較基準，讓客戶能清楚掌握模型在多語言框架下的表現。

透過這種細緻且具文化敏感度的評估方法，Appen 協助客戶實現高品質、符合文化脈絡的圖像輸出。不僅優化了設計軟體的使用體驗，也有效提升了全球多元受眾的滿意度與參與度。