RESEARCH PROGRAMS — 06 ACTIVE LINES

研究線

我們不做通用的圖像生成。YENZ XYZ 研究 AI 如何協助文化內容的理解、編排、互動與視覺轉譯——每一條研究線都以《艷世紀》的真實田野資料為對象，公開誠實的進度與侷限。

Semantic Field Atlas
語意田野星圖

本研究線把《艷世紀》累積的田野照片、筆記、地名、人物與史料轉為 embeddings，以互動星圖呈現內容之間的語意距離：相近者聚為星群，可在主題、地理、時間三種關係視圖間切換。目標是讓地方研究的隱性關聯成為可被瀏覽、可被質疑的視覺結構。

本研究線探討如何讓語言模型不生成圖像，而是把品牌語彙轉譯成一組結構化的設計參數——網格、字距、密度、動態節奏與材質，再交由程式以 SVG、CSS 與 Canvas 生成可讀、可調、可版本控制的視覺系統。核心是一種受約束的生成路徑，把設計決策留在人能檢視與修改的層次。

一條探討人機協作策展的研究線。將田野採集而來的照片、訪談與史料視為可編排的素材卡片，由系統依語意提出敘事順序與分組草稿，策展人以拖曳直接改寫，再即時生成展覽網站的初步版面。核心命題是：AI 承擔初稿與重排的勞動，策展判斷仍完全交還給人。

本研究線探討如何把一段田野筆記直接轉譯為可重播、可調參的動態視覺，而非靜態插圖。透過 LLM 抽取文字中的空間、動線與情緒訊號，映射到一套動態語法，讓筆記的節奏在時間軸上重新展開，測試文字結構與運動結構之間是否存在可操作的對應關係。

這條研究線把地方的田野錄音與口述訪談，轉成可搜尋、可定位、可再製的互動時間軸。聲波圖、逐字稿與關鍵詞節點在同一條時間線上對位，讓一段聲音既能被聽見，也能被檢索與引用；語音辨識負責產出草稿，人工查核負責定奪對錯，兩者分工是整條路徑的前提。

把田野素材當成可運算的視覺語法：一張照片、一個地名、一條路徑，都被寫成一段可讀、可調參、可重播的程式。研究這條路線，是想確認「視覺」能否從一次性的成品，轉為一套隨資料生長、可版本控管的生成規則，並以本站首頁的粒子系統作為第一個可運作的證據。