看見你的夢。
Epona將你書寫的夢境轉化為圖像。始終使用當前最前沿的圖像模型，上層的提示詞經過專項調校，適配夢境真實的表達方式，所以結果呈現的是情緒，而不只是物體。你寫下你記得的，Epona給你之後可以看的東西。
讀取的是夢，而非描述
大多數通用圖像模型擅長渲染句子裡的「物」，卻不擅長捕捉它背後的「感覺」。夢恰恰是相反的問題。那間屋子是外婆的那間，只是天花板變成了水，水不知為何是溫的。Epona的提示詞層接收這整個形狀，將情緒、象徵、場景和光線作為獨立的線索分別向前傳遞。在金光下穿越圖書館墜落的夢，渲染出的不只是一座圖書館，而是那道光、那種墜落感、那份靜謐。
始終運行在當前前沿
我不想把產品綁定到某個特定模型上。圖像生成的前沿每隔幾個月就會移動，執著於一個名字很快就會顯得過時。Epona始終運行在當前最適合渲染夢境場景的圖像模型之上，每次遷移後提示詞層也會重新調校。你不需要讀什麼發布說明就能知道底層是什麼。你唯一會注意到的變化，是圖像越來越好。
四個品質層級
先用低成本試水，反覆迭代，滿意後再定稿。快速背景消耗8積分，足夠第一次初步感受。標準檔（15積分）和高畫質檔（30積分）是日常使用最多的兩個。4K檔消耗50積分，留給那些你想永久珍藏的夢。每個層級共用同一套提示詞流程。它們之間的差異在於解析度和細膩程度，而非圖像是否理解你的夢。
像電影而非素材庫那樣構建
Epona是由一個比起提示詞技巧更在意畫面構圖的人寫的。預設風格傾向電影感構圖、柔和光線，以及與應用石色和金色相匹配的調色盤。夢幾乎總是需要比通用模型給出的更寬的畫框和更安靜的色彩，預設會把結果往那個方向推，這樣你不需要事事精細管理。
重新生成，直到感覺對了
圖像很少在第一次就正確，因為沒有人對同一個夢的記憶是一模一樣的。重新生成消耗該層級的積分，這讓快速背景可以輕鬆再來一次，4K則需要更審慎地考慮。大多數人在第二次到第四次之間找到最終留下的那張。用在草稿上的積分，是讓你對最終發布的那張誠實的代價。
你的夢境文字不會訓練任何模型
你書寫的夢境文字和由此生成的圖像都屬於你。不會被加入任何訓練集，不會被轉售，圖像返回後管道中什麼也不會留下。圖像模型渲染你的夢，然後遺忘它。圖像之後如何處置，是留私密還是發布出去，由你決定。
常見問題
Epona 如何把我的夢境視覺化？
- Epona 運行於當前最前沿的影像模型，並疊加一層為夢境的非字面邏輯調整過的提示詞。生成的影像旨在捕捉氛圍，而不只是物件。
夢境影像的四個畫質層級是什麼？
- Quick Background 8 點數，足夠初覽一遍。Standard 15 點與 HD 30 點是多數人日常使用的兩檔。4K 50 點是留給你想掛在牆上的那種夢。四個層級共用同一條提示詞管線。
我能重新產生不滿意的夢境影像嗎？
- 可以。每次重新產生會扣除該層級的點數，所以 Quick Background 的反覆很便宜，而 4K 保持慎重。多數人會在第二到第四次之間選定想保留的那一張。
我的夢境文字會被用來訓練 AI 模型嗎？
- 不會。你的夢境文字與由此生成的影像都屬於你。不會被加入任何訓練集、不會被轉售，影像回傳之後也不會繼續留在管線中。