看见你的梦。
Epona将你书写的梦境转化为图像。始终使用当前最前沿的图像模型，上层的提示词经过专项调校，适配梦境真实的表达方式，所以结果呈现的是情绪，而不只是物体。你写下你记得的，Epona给你之后可以看的东西。
读取的是梦，而非描述
大多数通用图像模型擅长渲染句子里的「物」，却不擅长捕捉它背后的「感觉」。梦恰恰是相反的问题。那间屋子是外婆的那间，只是天花板变成了水，水不知为何是温的。Epona的提示词层接收这整个形状，将情绪、象征、场景和光线作为独立的线索分别向前传递。在金光下穿越图书馆坠落的梦，渲染出的不只是一座图书馆，而是那道光、那种坠落感、那份静谧。
始终运行在当前前沿
我不想把产品绑定到某个特定模型上。图像生成的前沿每隔几个月就会移动，执着于一个名字很快就会显得过时。Epona始终运行在当前最适合渲染梦境场景的图像模型之上，每次迁移后提示词层也会重新调校。你不需要读什么发布说明就能知道底层是什么。你唯一会注意到的变化，是图像越来越好。
四个品质档次
先用低成本试水，反复迭代，满意后再定稿。快速背景消耗8积分，足够第一次初步感受。标准档（15积分）和高清档（30积分）是日常使用最多的两个。4K档消耗50积分，留给那些你想永久珍藏的梦。每个档次共用同一套提示词流程。它们之间的差异在于分辨率和细腻程度，而非图像是否理解你的梦。
像电影而非素材库那样构建
Epona是由一个比起提示词技巧更在意画面构图的人写的。默认风格倾向电影感构图、柔和光线，以及与应用石色和金色相匹配的调色板。梦几乎总是需要比通用模型给出的更宽的画框和更安静的色彩，预设会把结果往那个方向推，这样你不需要事事精细管理。
重新生成，直到感觉对了
图像很少在第一次就正确，因为没有人对同一个梦的记忆是一模一样的。重新生成消耗该档次的积分，这让快速背景可以轻松再来一次，4K则需要更慎重地考虑。大多数人在第二次到第四次之间找到最终留下的那张。用在草稿上的积分，是让你对最终发布的那张诚实的代价。
你的梦境文本不会训练任何模型
你书写的梦境文本和由此生成的图像都属于你。不会被添加到任何训练集，不会被转售，图像返回后管道中什么也不会留下。图像模型渲染你的梦，然后遗忘它。图像之后如何处置，是留私密还是发布出去，由你决定。
常见问题
Epona 如何把我的梦境可视化？
- Epona 运行于当前最前沿的图像模型，并叠加一层为梦境的非字面逻辑调校过的提示词。生成的图像意在捕捉氛围，而不只是物件。
梦境图像的四个画质层级是什么？
- Quick Background 8 点数，足够初览一遍。Standard 15 点与 HD 30 点是大多数人日常使用的两档。4K 50 点是留给你想挂在墙上的那种梦。四个层级共用同一条提示词管线。
我能重新生成不满意的梦境图像吗？
- 可以。每次重新生成会扣除该层级的点数，所以 Quick Background 的迭代很便宜，而 4K 则保持慎重。多数人会在第二到第四次之间落定想保留的那一张。
我的梦境文字会被用来训练 AI 模型吗？
- 不会。你的梦境文字和由此生成的图像归你所有。不会被加入任何训练集，也不会被转售；图像返回之后也不会继续留在管线里。