Sokushijin

一年地端自學

Sokushijin 在公開作品集裡把起點寫得很清楚：以本機 A1111 自學 Stable Diffusion，再逐步加入 DALL·E、Midjourney 與一般修圖工具。作品集不是只陳列完成圖，也把方法拆成 LoRA 真人套用、ControlNet Tile 錯視與 QR code、Lineart、Canny、Normal、OpenPose 等控制實驗；重點一直是如何讓模型照指定角色、姿勢與結構工作。

這種地端工作流也延續到公開的 Tensor.Art 作品。從 checkpoint、LoRA、提示詞、步數到尺寸都保留，觀眾看到的不只結果，也能沿著參數回推一張圖怎麼長出來。

從即時出圖到設計獎

2024 年，Sokushijin 在台灣 AI 生成大賽鳥巢盃的現場實機賽，以四分鐘內用 Midjourney 交件的作品拿下第四名；同年《油與水》獲台灣金星設計獎社會組 AI 類特優獎。社群簡介另記載曾任大學講師，但創作題材刻意不設固定邊界，角色設計、動漫風格、錯視與視覺實驗都在範圍內。

《繭房》

2026 年，Sokushijin 與 Exuan、數據女巫 D.pys 組成三人團隊，在 GMI Cloud 與 Wan 合辦的 AI 影視職人創作大賽完成《繭房》。這場黑客松要求參賽者現場抽題，在六小時內做出五到八分鐘短片；三人的五分十五秒成片最後拿下第一名。公開影片只標示共同創作，沒有列出個別分工，因此本站不將其圖像與模型專長直接等同於片中職務。