近年來,生成式 AI 在文本、圖像與跨模態推理上的能力快速成熟,使「可視化筆記圖片」逐漸成為教育、知識傳播與技術溝通中的主流格式。企業簡報、教材、社群圖卡與技術文件都越來越依賴結構清晰的圖片,而非單純的文字段落。
然而,繁體中文在圖像生成中的排版、字體渲染、字形完整度與語義一致性,仍是一個常見挑戰;尤其在關鍵字詞、公式、名詞專有詞的呈現上,若字形出現錯誤或難以辨識,就會降低資訊可信度。
Google 在 2025 年釋出的 Nano Banana Pro(搭載 Gemini 3 Pro Image 能力),正是為了解決這些常見痛點:提升中文顯示清晰度、改善場景結構理解與可重塑性、並支援更高解析度輸出。這使得 AI 圖像筆記從「嘗試性工具」變成「足以生產可公開發布的專業素材」。
筆者透過 AIMochi 筆記工具統整資料,繼而撰寫本篇文章,目的是提供一套可落地、可驗證、可持續使用的流程,協助創作者生成真正能在網路環境中流通的繁體中文筆記圖片。
如同前文所述,我們可以發現Gemini 3 系列模型在跨模態推理、文字與圖像理解、OCR 精準度以及視覺層級指令控制方面,都較前一代大幅強化。這意味模型能:
更準確辨識與重現中文文字
在圖片上生成可讀的繁體字形
更清楚理解版面配置
在局部編輯(inpainting)中保留光影、材質與上下文一致性
若以生成圖片的角度來看,Nano Banana Pro 屬於「影像優化與重建特化模型」,特別適合:
教學筆記、課堂重點、研討會簡報
企劃簡報中的視覺化概念圖
部落格教學圖卡
社群用簡化資訊圖(infographic)
技術文件的框架與流程圖
它的特色包括:
更穩定的文字渲染
2K/4K 級別輸出
更自然的資訊分區表現(版面理解)
支援局部覆蓋、細部修正
因此,它非常適合「筆記型圖片」這一類型的內容生產。
廢話不多說,要產生高質感的繁體中文圖片,依照筆者自身使用狀況,提供資訊供參考,建議準備:
內容清單:想呈現的重點 3–6 點
關鍵詞(繁體中文):避免 AI 自動簡化字
風格參考:1–3 張現有圖卡或簡報圖片
必要名詞:需明確列出以避免錯字
最終用途:部落格?IG?簡報?(會影響尺寸設定)
有了這些素材,Prompt 才能精準。
Nano Banana Pro 的精準度很高,但 AI 仍需要明確指令。以下為一個可複製使用的四段式 Prompt:
「生成一張用於教學/部落格/簡報的繁體中文筆記圖片,主題為:___」
「請採用資訊圖表風格,具備標題區、圖示區與重點文字區。整體保持留白並避免過度複雜。」
使用繁體中文
避免筆刷或藝術字
標題字體較粗,內文清晰可辨識
數字與英文需對齊排版
保持高對比度
「風格參考:扁平化、輕量線條、淺色系背景、簡潔圖示。」
如頁首上圖所示,請生成一張繁體中文資訊圖表,主題為「能量守恆定律」。用途為教學內容整理,將發布於部落格與社群平台。請建立標題區、示意圖區與三項重點說明區,保持留白與簡潔結構。所有文字以繁體中文呈現,使用清晰無襯線字體,避免字形扭曲。標題約 26–30 pt,內文約 16–18 pt。整體風格採用淺色背景、扁平化圖示與乾淨線條。輸出解析度 2K。
這是所有創作者最常遇到的問題,因此提供務實策略:
不要只寫「Chinese」,避免簡體字或混字。
像是「能量守恆定律」、「彈性勢能」、「動能」、「封閉系統」等術語,建議列成清單,降低 AI 錯字機率。
若中文字型被拉扯或扭曲,可以:
使用 Nano Banana Pro 的局部重繪
或在後製工具(Photoshop、Figma)用向量字型覆蓋文字框
這是專業內容製作者普遍採用的方式。
為使圖片在學習與搜尋環境中都有高辨識度,建議遵守以下原則:
避免多層訊息堆疊,讓模型與人都容易理解。
研究顯示,3–5 項資訊對讀者較友好。
留白增加對比,使繁體中文字更清楚。
以邏輯示意或流程箭頭取代複雜插畫。
白底黑字、淺底深字皆可,但不要使用低對比色帶。
越來越多平台要求透明標示(如 C2PA)。建議在 metadata 或 caption 說明。
改用自有素材或 CC0 圖像。
尤其在:
專有名詞
科技術語
數據
避免模型產生誤導資訊。
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