台灣 AI 視覺專家林孜容 (TzuJung Lin) 獨創神經渲染工作流，奪AI VACAT 金獎、任職英國 ITV 單季締造 3.7 億流量傳奇

在運算媒體 (Computational Media) 重塑全球影像工程的浪潮中，旅英台灣視覺技術專家（Visual Technologist）林孜容 (TzuJung Lin)，憑藉其研發的「混合節點式合成架構 (Hybrid Node-Based Compositing Architecture)」，成功解決了神經網路生成影像中常見的「時間不連續性 (Temporal Instability)」問題。

她近期以此技術突破，奪得被譽為亞洲視覺科技最高榮譽的深圳 2025 VACAT AI視覺創意大賽金獎，並入圍矽谷獨角獸 Runway 的 Gen48 全球決賽。目前任職於英國最大商業電視網 ITV 的她，正站在全球媒體供應鏈的最前線，用數據科學定義下世代的內容生產範式。

克服「神經渲染」缺陷：獲國際大獎肯定的工程實力

除了運營成就，林孜容在技術研發上亦備受推崇。針對擴散模型 (Diffusion Models) 常見的影像結構崩壞，她研發了一套結合 Google Veo、Runway 與 DaVinci Resolve 的專有工作流，透過節點式邏輯修復影像結構 。這項技術使她的作品《Green Screen》在全球 4,646 件參賽作品中脫穎而出，獲得 WPP 全球創意與創新主管 Daniel Barak 的高度評價，稱其「展現了業界罕見的技術控制力，為自動化影像確立了新的工業標準」。

數據驅動的資產管理：單季創造 3.7 億次觀看

畢業於倫敦藝術大學 (UAL) 的林孜容，將自己定位為「工作流架構師 (Workflow Architect)」。在加入 ITV 數位團隊之前，她曾任職於國際知名數位發行機構 Little Dot Studios，專精於演算法逆向工程 (Algorithmic Reverse-Engineering)。

在 ITV 任職期間，她導入了獨創的「跨平台訊號優化（Cross-Platform Signal Optimisation）」策略，成功將傳統 IP 轉化為高流量數位資產。這套技術方法論展現了驚人的可複製性：在 Facebook 生態系中，她單季驅動了超過 3.7 億次的聚合觀看數，並協助 Instagram 觸及超過 3100 萬用戶；在競爭激烈的TikTok 短影音戰場，她更在 60 天內創造了 5100 萬次的病毒式傳播 。這些數據證實了台灣技術人才在處理大規模流量（High-Volume Traffic）與演算法對齊上的頂尖實力。

回饋社群：致力於技術知識轉移

林孜容亦致力於技術佈道 (Technical Evangelism)，多次受邀參與 Zero to AI Hub 等行業論壇，向近百位工程師與產品經理分享如何將 SEO 數據整合進自動化生產管線 。此外，她也獲邀回到母校 UAL 擔任客座技術導師，協助下一代從業者建立「運算思維」與就業競爭力。

「我的目標是證明台灣人才不僅能操作工具，更能定義工作流，」林孜容說道。隨著神經渲染技術持續演進，她將繼續在英國科技圈探索人機協作的邊界，為全球數位供應鏈注入創新動能。