【新智元導讀】Google AI 在 2025 年下半年打了個漂亮的翻身仗，用 Nano Banana 和 Gemini 3 Pro 這兩款殺手級模型，從 OpenAI 手下搶走了大量使用者。背後的功臣，對內聲名顯赫，對外默默無聞。他是誰？他有著怎樣傳奇的故事？在Google最危險的時刻，一位不為外界熟知的中年人在內部臨危受命。他引領團隊開發出爆紅的AI應用，讓GoogleAI業務起死回生，甚至一度打敗 ChatGPT 登頂應用榜。他是誰？他的故事揭示了Google如何用創新和責任心，在 AI 競賽中重奪主動權。GoogleAI逆襲背後的「無名」功臣2025 年 8 月的一個深夜，Google資料中心的警報突然頻繁響起——伺服器負載飆升至前所未有的水平。工程師們開玩笑說，再這麼下去，他們特製的TPU晶片恐怕都要被燒化了。引發這一切的，是Google Gemini 應用中新上線的圖像生成功能「Nano Banana」。這個功能可以將多張照片融合成獨特的數字人偶，意外地在全球引爆了使用者熱情。短短幾天裡，海量使用者湧入嘗鮮，生成的圖片數量迅速突破數十億張，直接把Google的伺服器「烤」得冒煙。Google被迫緊急對 Nano Banana 的使用加以限制，以免後台基礎設施真的撐不住這股熱潮。然而，這場近乎「失控」的走紅非但沒有讓Google高層惱火，反而令整個公司為之振奮——Gemini應用終於一戰成名。在8月底功能推出後的短短一個月內，Gemini 累計生成圖像超過 50 億張，甚至一度超越 OpenAI 的 ChatGPT 躍居蘋果 App Store 下載榜首。而站在這一切背後的操盤手，正是一位在公司內部聲名顯赫，對外低調神秘的中年人：Josh Woodward。42 歲的 Josh Woodward 並非矽谷家喻戶曉的名字，但在Google內部，他幾乎是傳奇般的存在。這位出生於美國中部奧克拉荷馬州的產品經理，2009 年通過實習進入Google，從此一路在各種創新項目中嶄露頭角。早年間他曾參與建立Google最初幾代 Chromebook 筆記型電腦，聯合創立了面向新興市場使用者的「下一個十億使用者（NBU）」計畫，並主導了 Google Pay 支付服務的拓展。豐富的履歷和雷厲風行的作風，使他在內部備受推崇。正因如此，當Google在生成式AI領域感到空前的壓力時，管理層想到了 Woodward。2025 年 4 月，Google AI 戰線進行了一次關鍵人事調整：一直埋頭於實驗室業務的 Woodward 被提拔為 Gemini 應用負責人，接過公司AI戰略的帥印。當時，OpenAI 憑藉 ChatGPT 在 AI 領域風頭正勁，行業專家紛紛預言使用者將從傳統搜尋轉向AI應用。Google痛感自己的搜尋霸主地位受到威脅，加上母公司 Alphabet 一季度股價暴跌約兩成，亟需一場勝利來重振士氣。接任後的 Woodward 深知責任重大，他一手主管 Gemini 應用業務，同時仍領導著Google旗下的新興技術試驗田——Google Labs，肩負起在 AI 競賽中為Google開闢新賽道的雙重任務。「TPU 快被燒化了！」 AI爆款的誕生Woodward 上任後不久，就迎來了大顯身手的機會。這款名為 Gemini 的 AI 應用原本籍籍無名，卻因為一個名叫「Nano Banana」的新功能而聲名鵲起。Nano Banana 最初只是團隊的一次創意迭代：使用者可以上傳多張自己的照片，由AI將其合成為一個獨一無二的數字玩偶形象。沒想到這個充滿趣味的功能一推出就風靡全球，伺服器上一時間請求暴增。據Google AI 基礎架構負責人 Amin Vahdat 回憶：「我們的TPU晶片組當時幾乎要被烤化了！」。團隊不得不暫時為 Nano Banana 設定使用上限來緩解壓力。然而，這次「小危機」凸顯的正是巨大的機會：使用者對個性化AI創作的渴求超出了所有人的想像。Woodward 敏銳地意識到這正是 Gemini 突圍的契機。在他的推動下，團隊連夜擴容後台算力，全力保障這一功能的穩定運行。事實證明，這場硬體「險情」恰是 Gemini 騰飛的起點——到 9 月底，Gemini 應用累計生成的圖像已突破 50 億張。憑藉 Nano Banana 的爆紅，Gemini 應用的月活躍使用者從 3 月的 3.5 億飆升到 10 月的 6.5 億。更令Google揚眉吐氣的是，在 Nano Banana 帶動下，Gemini 在蘋果 App Store 的下載量一舉超越了 ChatGPT，登上免費應用榜冠軍。Google用了不到半年時間，就實現了從 AI 跟隨者到市場領跑者的驚人逆轉。Alphabet 公司的股票也隨之止跌回升，到年底累計上漲了 62%，成為當年美股中表現最亮眼的科技巨頭之一。這一切都令業界震動：Google似乎找回了久違的速度與激情，而推動公司完成這次AI領域「逆襲」的關鍵人物，正是 Woodward。對於 Gemini 的成功，Woodward 保持著難得的清醒與冷靜。他深知，在快速推進 AI 創新的同時，更需要慎重考慮技術可能帶來的負面影響。今年 11 月，Google發佈最新的大模型 Gemini 3，引發行業轟動。在接受媒體採訪時，Woodward 興奮地表示「我從來沒有像現在這樣覺得工作充滿樂趣」 ——AI 模型的強大能力讓各種天馬行空的產品創想成為可能。但身為掌舵者，他也時刻警惕著技術的雙刃劍。此前，他就在紅杉資本的播客節目中坦言，AI 的進步正處於一個足以「改變時代」的關鍵節點，這種改變「可能是向善的，也可能是適得其反的」。事實證明，Nano Banana 功能在爆紅的同時也一度引發爭議：有使用者使用它根據提示詞合成援非人道主義場景的形象時，生成的畫面卻是身著便服的白人女性周圍圍繞著非洲黑人兒童，引來種族刻板印象的批評。這類爭議讓 Woodward 更加意識到，AI 產品在追求創新的同時絕不能忽視社會責任。他要求團隊迅速最佳化演算法，避免再次出現類似偏見輸出，並強調任何 AI 新功能上線前都要經過更嚴格的審查。Google內部也在他的倡議下設立專門機制，評估熱門AI應用可能引發的道德和信任問題，力求在保持高速創新的同時守住「不會傷害使用者信任」的底線。Google在制定AI產品戰略時相當克制理性。Woodward和他的上級、DeepMind CEO 哈薩比斯（Demis Hassabis）商議後，有意避開了時下火熱但容易引發倫理爭議的「AI情感伴侶」方向，而是堅持將Gemini定位為提升工作效率的超級工具。Google內部給Gemini制定的考核指標並非使用者粘性或時長，而是每天幫助使用者完成了多少實際任務。這樣的取捨背後，是Woodward對於AI角色邊界的深思——AI最重要的價值應在於賦能人類，而非讓人沉迷於虛擬陪伴。當下，生成式AI正加速滲透進人們生活的方方面面，海量AI生成內容充斥網路，真偽難辨。Woodward比任何人都清楚，Google必須加倍謹慎，既要跑贏競賽，又不能因魯莽而丟掉使用者多年來對Google品牌的信任。因此，他在業務衝鋒的同時，以身作則地為團隊敲響警鐘：「我們正處在一個技術巨變的關口，這種變革將影響好幾代人。身處這個位置，我們必須確保它被用來促進善意，而非滋生危害。」敢想敢幹 「讓他們盡情去做」Gemini應用的成功並非偶然。事實上，Woodward上任之前就在Google內部孵化出多款頗具前景的AI產品。其中最出名的，當屬AI筆記助理NotebookLM。它最初只是Google Labs團隊一個默默無聞的試驗項目——資深產品經理Raiza Martin利用工作之餘的「20%時間」開發了一個名為Project Tailwind的原型：它可以讓使用者上傳文件、PDF甚至視訊，然後由AI提煉要點、生成摘要或見解。Woodward對這個創意一眼相中，大力支援團隊繼續打磨。為了把這個項目做成真正貼近使用者需求的產品，他大膽採取了一系列「非常規」舉措，打破了Google內部的慣例和層層壁壘。首先，Woodward從外部網羅來一位出人意料的「臨時盟友」——科技作家史蒂文·約翰遜（Steven Johnson）。Johnson在業界小有名氣，出版過多本暢銷書，卻從未在任何公司任職過。2022年，Woodward讀到Johnson關於AI與創意的文章後深受啟發，竟主動發出邀請，請他以訪問學者的身份加入Google Labs，共同探索如何用AI增強人類的創造力。對於這種「不按常理出牌」的合作模式，Woodward的想法很簡單：「讓四五個工程師和一個真正的作家碰在一起，看看會產生什麼火花」。在他的牽線下，Johnson開始兼職參與Project Tailwind，為團隊提供作家視角的輸入，分享職業寫作者整理資訊的工作流。工程師們在一旁觀察他的使用習慣，不斷改進產品功能。一段時間磨合後，Johnson深深投入其中，最後乾脆接受了Woodward的邀請轉為全職，擔任NotebookLM團隊的「創作總監」。這樣「破圈」的人才能夠加盟Google，靠的正是Woodward勇於創新用人的魄力。不僅如此，為了快速完善NotebookLM，Woodward還鼓勵團隊主動擁抱外部使用者社區的力量。在產品開發早期，團隊希望收集真實使用者的反饋來改進產品。按常規，Google內部有自己的論壇和郵件列表，可以用來做封閉測試。但年輕的產品經理Raiza更傾向於直接去主流社群與使用者互動，她選擇了當下開發者和AI愛好者云集的平台——Discord聊天伺服器。這在當時引起了一些內部爭議：畢竟Google一向偏好使用自家產品，很多高管甚至不知道Discord為何物。有管理人員質疑：「為什麼不用Google Meet會議或者內部群組？」對此，Woodward全力支援Raiza的提議。他乾脆對團隊撂下一句：「讓他們盡情去做吧（Let them cook）！」在他的力挺下，NotebookLM項目組順利搭建了Discord伺服器，與第一批種子使用者直接交流。這種開放姿態很快收穫了回報：借助社群力量，NotebookLM在打磨階段就吸引了大批AI發燒友的關注，產品不斷根據反饋迭代升級。到2024年底，該Discord社區已匯聚了超過20萬名成員，成為Google史上最活躍的產品使用者社區之一。很多團隊成員坦言，如果沒有Woodward頂住內部壓力允許他們「破例」用第三方平台，這款產品不可能進步得如此快、如此好。終於，2023年5月，Woodward帶著打磨成型的NotebookLM走上Google一年一度的I/O開發者大會舞台。在Google雲CEO托馬斯·庫裡安的主題演講結束後，Woodward出人意料地現身台上。他先是賣了個關子，向台下觀眾介紹說：「我們在幾周內用五名工程師拼出了一個新點子，叫作Project Tailwind。我自己的母校俄克拉荷馬大學師生也參與了內測。大家想看看它能做什麼嗎？」隨後，他現場操作筆記應用，匯入幾篇文件。不出幾秒，螢幕側欄便自動生成了這些材料的關鍵詞和延伸提問。他隨手點開「引用來源」按鈕，興奮地介紹道：「這個功能是我最喜歡的——AI會標註出每條答案背後的出處。 」短短幾分鐘的演示贏得滿堂喝彩。NotebookLM就此進入公眾視野，並在隨後數月向廣大使用者開放試用，上線不久便廣獲好評。Google很快為其加入了支援音訊、視訊內容的分析功能，讓這款AI筆記助手更趨完善。NotebookLM的成功不僅證明了Woodward識人用人的獨到，也驗證了他推動內部「減小阻力」所取得的成效。在官僚體系龐大的Google公司，許多創新想法往往困於流程冗長、部門掣肘。為此，Woodward在Google Labs內部設立了一個特別機制，員工如果遇到體制上的「絆腳石」可以提交一個代號為「Block」的工單，由專門團隊迅速協調資源排障。NotebookLM項目在籌備上線時一度面臨算力不足的問題，Woodward 便通過這一機制火速調撥了更多TPU算力支援，確保產品性能萬無一失。據團隊工程師回憶，有了「Block」系統的保駕護航，他們再也不用為內部審批耗費精力，可以心無旁騖地專注於產品研發。「有這樣一位負責人幫我們清理那些惱人的障礙，我們才能真正將精力放在使用者身上。」Google Labs 的一名軟體工程師 Usama 感嘆道。小細節，大作為Woodward 領導風格中另一個令人稱道的特點，是他對「細節決定成敗」的高度重視。擔任 Gemini 和 Google Labs 負責人後，他發起了一項名為「Papercuts」（紙割傷）的內部計畫，專門蒐集和快速修復那些雖然不至於致命、但影響使用者體驗的「小傷口」。在 Woodward 看來，這些細枝末節的改進往往最能打動使用者，卻常被大公司忽視。有使用者抱怨在 Gemini 聊天時無法中途切換大模型而不重新開始對話，Woodward 知道後立刻催促工程師最佳化。不久他就在自己的 X 帳號上驕傲地宣佈：「Papercut 已修復：現在你可以在 Gemini 應用的對話中途切換模型而無需重新啟動會話了。」這條動態下面，許多使用者紛紛留言點贊，感謝他傾聽並解決了困擾自己的「小問題」。事實上，親自聆聽使用者聲音、持續打磨產品細節，幾乎已經成為 Woodward 工作的日常。身為公司高管，他卻常常一頭紮進社交媒體的一線陣地，在 X 和 Reddit 上直接回答使用者提問、收集吐槽反饋。業界人士形容這在科技巨頭中相當少見——一位負責核心產品的副總裁竟然親自在論壇上當「客服」，甚至把使用者直言不諱的批評意見轉發給開發團隊要求改進。但在 Woodward 看來，這正是產品經理應有的擔當：「使用者願意花時間告訴我們問題出在那兒，那就是在幫我們變得更好。」NotebookLM 團隊一名前設計師 Jason 回憶，Woodward 經常帶著從使用者社區蒐集的反饋走進會議室，對大家說「看看，這是使用者真正關心的，我們能做點什麼？」Jason 由衷佩服地說：「這種對終端使用者的承諾和執著，我在其他領導身上幾乎沒見過。」Woodward 平易近人的人格魅力也在這些「小事」中展露無遺。同事們常提起他的一個招牌舉動：當有團隊成員因為線上評論的批評而情緒低落時，Woodward 會故作誇張地哈哈一笑，用他那帶著中西部口音的爽朗笑聲打趣道：「走，一起回覆網友去！」據說，沒有人能抗拒他這富有感染力的笑聲——緊張的氣氛瞬間就被他化解了。前同事 Caesar Sengupta 曾打趣地評價：「我從沒見他對誰發過火。」這位與 Woodward 共事多年的Google前高管甚至半開玩笑地放言：「照這樣下去，他早晚會成為Google的 CEO。」雖然只是戲言，但也從側面反映出 Woodward 在Google內部的威望和人望之高。從奧克拉荷馬小鎮少年 到Google中流砥柱在成為Google AI 戰略幕後英雄之前，Josh Woodward 的人生軌跡並非典型的「矽谷精英」路線。他 1983 年出生於美國奧克拉荷馬州一個普通家庭，自幼成長於埃德蒙德（Edmond）小鎮。從小勤奮好學的 Woodward 考入了家鄉的俄克拉荷馬大學主修經濟學，2006 年以優異成績畢業，並被評為年度傑出畢業生之一。大學期間，他對公共事務和全球視野表現出濃厚興趣，積極參加各類學生領導力項目。畢業後，他獲得獎學金遠赴英國牛津大學深造，攻讀比較政府學，並於 2009 年拿下碩士學位。在牛津，他把研究重點放在美國軍事及經濟援助對外國民主處理程序的影響上——這一少有人問津的題目透露出他對「科技與社會」「力量與責任」等宏大命題的早期思考。也許正因如此，當他回到美國踏入科技行業時，能始終從更長遠的角度審視手中的技術。2009 年，Woodward 以產品管理實習生的身份加入Google，很快顯露出過人的敏銳和領導才能。他樂於接受具有挑戰性的任務，勇於從零開始打造新項目。在Google工作最初十年裡，他涉足多個前沿領域，從硬體裝置到新興市場，無不留下自己的印記：他參與了 Chrome 作業系統和首批 Chromebook 筆記本的開發；自告奮勇加入公司新成立的「NBU」計畫，去研究和服務印度等地第一次觸網的海量使用者，並因此被視為NBU項目的奠基人之一；後來又接手 Google Pay 的國際化拓展業務，為數億使用者帶去便捷的移動支付體驗。這些橫跨軟硬體、全球市場的經歷，讓 Woodward 對「如何讓技術普惠大眾」有了深刻理解。這種理念也貫穿在他之後負責的AI產品中——無論是 NotebookLM 還是 Gemini，他始終強調的是為使用者創造真正有用的價值，而不僅是炫技式的噱頭。Woodward 還有一個鮮明的個人標籤：酷愛閱讀且樂於分享。熟悉他的人都知道，他的辦公室和家中總是堆滿書籍，從商業傳記到科幻小說無所不讀。據說Google高管層每每想找本好書讀時，第一個諮詢的對象就是 Woodward。他至今堅持寫閱讀筆記，早年在 NBU 團隊時便每周編輯一封內部通訊，內容簡潔而發人深省，當時這封通訊在Google內部意外走紅，許多人聞訊後紛紛來信請求訂閱。如今儘管工作繁忙，他仍保持著每季度給團隊和朋友們寫一封「Josh 通訊」的習慣，分享自己近期讀到的有趣見解。身邊同事戲稱他是Google的「行走書單」。更難能可貴的是，Woodward 不僅博覽群書，還善於將知識活用於工作決策中。據前文提到的 Raiza 回憶，在 NotebookLM 項目開發過程中，Woodward 曾特地發給她一篇論文，探討使用者究竟能否信任AI聊天機器人的答案。這讓 Raiza 意識到，領導關心的不僅是產品功能實現，更是產品能否真正贏得使用者信任。類似的故事不勝列舉——他會建議團隊工程師閱讀科幻小說，從中獲得對未來技術的想像力；也會邀請人文學者來交流，提醒大家科技創新不能脫離人文關懷。這些細節都體現出 Woodward 作為領導者的深度與溫度。變革時代的掌舵者2025 年行將結束之際，Google憑藉在AI領域的一連串突破重新煥發了生機：從 Gemini 3 模型的橫空出世，到一個又一個「現象級」應用的推出，整個公司一掃年初的低迷，士氣高漲。CEO 桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）在全員大會上興奮地表示：「過去這一年的進展真是令人難以置信——Google各個團隊都在以前所未有的速度推出新功能。」而站在這股 AI 浪潮中央、備受矚目的，正是 Josh Woodward 和他所率領的團隊。展望 2026 年，業界對Google寄予厚望，期待這家科技巨頭繼續以 Responsible AI（負責任的人工智慧）的姿態領跑。在聚光燈之外，Woodward 依然埋頭忙碌著：既要帶領兩個部門創新競速，又要謹慎把關每一項技術的潛在影響。然而，這位久經考驗的「Google AI 掌櫃」臉上沒有焦慮，有的只是對未來的堅定信心和一絲藏不住的興奮。在最近的一次採訪中，當被問及如此高壓的工作如何堅持時，他爽朗一笑：「因為從未像現在這樣好玩啊！」對於熱愛挑戰的他來說，這或許正是真正的樂趣所在——身處巨變浪潮之巔，以初心為舵，划槳向前，讓技術的光芒照亮而非灼傷這個世界。 (新智元)

你是不是跟我一樣，最近為了找個好用的AI PPT 工具，快把市面上的產品試了個遍？一會刷到某個智能體，一會兒又是Gamma。前陣子很多人被NotebookLM 刷屏，我也跟著去湊了熱鬧。但講真，用下來總覺得差點意思。直到這兩天我試了這個工具，我敢說：真正的AI PPT 終結者可能真的出現了！廢話少說，直接看效果。這是我用它為《小王子》做的一份分享PPT：圖：Lovart 產生的PPT說實話，第一眼看到成品時我有點被驚豔到了。這種繪本感的視覺享受，無論是給老闆匯報還是做個人分享，拿出手的一瞬間，段位就拉開了，對吧？在PPT 這個塊，我一直有個「歪理」：視覺美感往往大於內容。因為如果第一眼抓不住人，內容再好也是白搭。這就是Lovart，它最硬核的地方：它不僅請來了Nano Banana Pro 這種等級的超強外援，還反手給它疊滿了'超級武器'的Buff。01｜視覺美感：拒絕“AI 抽卡”，審美直接拉滿以前用AI 做PPT 像是在“抽卡”，出的圖能不能用全看運氣。但Lovart 輸出的畫面非常專業。就算你只是給個簡單的提示詞，它給出的視覺方案也完全在審美點上。例如我試過的第一種：國家地理史詩攝影。圖：Lovart 產生的國家地理史詩攝影風PPT說實話，出來的成品真的讓人歎為觀止，感覺每一頁都是一幀高品質的電影畫面，那種大片的厚重感和細膩質感，每一張圖都能直接拿來當壁紙。如果你想走年輕活潑的路線，可以試試下面這種孟菲斯多巴胺風格。圖：孟菲斯多巴胺風格PPT撞色大膽，充滿躍動感，這種視覺衝擊力極強的風格，相信會受到很多年輕人的喜歡，拿去做創意提案瞬間就能抓住眼球。當然，還有我們最親切的中國風。圖：中國風PPT這種水墨感一出來，高級感直接拉滿。它最牛的地方在於不只是堆砌素材，連文案都會跟著風格變，裡面甚至藏著「道法自然」、「安土重遷」這種哲學意境。是真的有靈魂。當然，不只是好看，這些內容的總結、提煉也都是由它自己完成的，可以說非常強大。看到這兒你可能會說：“這不都是Nano Banana Pro 的功勞嗎？Lovart 自己到底有啥亮眼的？”說實話，剛開始我也這麼想。但深度體驗之後，我發現自己錯了。正是因為下面這幾個「殺手鐧」等級的優勢，才讓我覺得它——而不是現在大火的NotebookLM——才是真正的AI PPT 終結者。02｜40頁+長篇幅：終於不用再手動「續命」了很多朋友吹爆NotebookLM，它確實很牛，但有個致命傷：生成的PPT 不能超過15 頁。這對咱們打工人來說太難受了，一個稍微大點的匯報，15 頁那夠寫？Lovart 就大方多了，生成40 頁以上都完全沒有壓力。圖：Lovart 產生的30 頁PPT例如為這本書《智人之上》產生一個30 頁的讀書分享PPT，也就幾分鐘的事兒。所以說，對於咱們這種動輒要做幾十頁深度報告的人來說，Lovart 這種「量大管飽」的屬性真的太解壓了。再也不用為了湊頁數分好幾次折騰，這種一氣呵成的感覺，才是大項目該有的效率。03｜全程可編輯：它是「活」的，不是死圖！這可能是我最想給Lovart 點讚的地方。NotebookLM 另一個讓我頭大的點是：產生的PPT 是「死」的，基本上就是一張張大圖。我真的因為它產生的一份PPT 文字有瑕疵，在PS 裡面摳了4 個小時。而Lovart 的所有元素都是可編輯的。文字寫得不滿意？直接改。佈局覺得擠？拖動一下。圖：Lovart 方便的修改文字和佈局它最神奇的是這個Touch Edit 功能。例如我覺得畫面裡的這張圖不錯，但想給人物換個圍巾顏色：圖：Lovart 的Touch Edit 功能這種指那改那的編輯，非常有效率，也非常完美：圖：透過TouchEdit 修改了圍巾顏色他甚至能換單頁的風格：圖：在Lovart 中修改單頁PPT 的風格一個簡單的提示詞：改成線稿風格，一頁PPT 就完美的改好了：圖：通過Lovart 風格修改前後的對比這種“掌控感”，才是AI 工具該有的樣子。關於這些高級玩法，我之前的文章裡有詳細教學，感興趣可以翻翻。04｜ 到底怎麼用？在Lovart 裡做PPT 簡單到什麼程度？頭腦空空時： 告訴它一個想法，它會自己聯網搜尋，幫你把邏輯和大綱都寫好。圖：僅透過提示詞來產生一份PPT材料一大堆時： 直接扔進一堆配件（支援多個PDF檔案哦），它能瞬間消化並吐出一份精美的PPT。圖：Lovart 根據附件來產生PPT我們在提示詞裡面可以簡單到一句話，也可以具體到規定頁數、風格、每一頁的內容。比如下面這樣：請基於《人類簡史》製作15頁的'新中式'意境風格PPT。 視覺風格： 東方禪意美學。採用水墨質感、宣紙背景紋理。色彩以黛青、硃砂紅、墨黑為主。裝飾元素使用留白、印章、遠山、雲紋。標題使用書法體，正文使用宋體。 內容大綱： > 用中國哲學的視角重新解讀：P1: 封頁（水墨意境）；P2: 簡史總覽；P3-P5: 認知篇（道法自然與虛構世界）；P6-P8: 耕織篇（農業的羈絆）；P10-P12: 大同紀元（天下 3:P4）；歸宿：天人之際的思考。 要求： 文案風格帶有一點詞章氣息，優雅而深邃。出來的效果，真的會讓你覺得它是有「靈魂」的。One More Thing：拯救「丑PPT」的終極殺手鐧最後，必須分享一個大驚喜：Lovart 還能直接修改現有PPT 的風格！很多時候我們手上已經有一份內容改了80 遍的匯報稿，但排版實在太「班」了，沒法拿去見大老闆。這個時候，你只需要把這份PPT（PDF 格式）丟給Lovart，然後告訴它：“幫我把這份策劃案改成賈伯斯最愛的Apple Keynote 風格。”圖：現有的「丑」PPT瞬間！那種土裡土氣的PPT 就變身成了高級感十足的發佈會現場。圖：Lovart 一句話改之後的PPT這個功能，真的能幫大家在年底匯報裡省下大把的掉髮時間。最後的話說實話，AI 工具層出不窮，但我一直在找那種「懂人心、有審美、不給使用者添麻煩」的產品。Lovart 這種強大的Agent 邏輯+ Nano Banana Pro宇宙級的生圖能力+ 極高的編輯自由度，目前看來，確實是AI PPT 圈子裡的最佳解決方案了。眼看就到年底了，復盤會、年度計畫、總結匯報都在路上了吧？別再為調格式、找素材這種瑣事熬到凌晨了。還猶豫啥？這種「降維打擊」的神器，趁現在知道的人還不多，趕緊去試試，驚豔一下你的同事們：👉 http://lovart.ai （建議收藏備用）對了，說到AI 生圖，這兩天OpenAI 的GPT Image 1.5也已經上線到Lovart 了。 （AI範兒）

就在今天，OpenAI 終於把它的 GPT Image 1.5 抬上來了！說實話，在 Nano Banana Pro（以下簡稱 NBP）已經強到“殺瘋了”的今天，我甚至是帶著一種“挑刺”的心態點開更新的：OpenAI，你這次到底能不能行？是能一舉奪回王座，還是像上次一樣“發佈會猛如虎，實測二百五”？話不多說，我肝了一個通宵，直接上號，殘酷實測走起。精準修圖，誰更聽話？大家玩 AI 繪圖最頭疼的是什麼？肯定是“一改就廢”。明明只想給小姐姐換個髮型，結果圖一出來，臉都給換了，這誰受得了？OpenAI 的宣傳片倒是吹得很神：指那打那，完美保留角色形象。但這畢竟是“買家秀”，實際上手效果如何？為了不冤枉它，我特地隨機選了一個路人人物做測試。圖：測試用素材圖先來個最簡單的：換髮型提示詞：基於這張圖片，將人物的髮型改為齊肩的紅棕色波波頭（Bob頭）。請務必保留頭髮被風吹起的動態效果和陽光照射在頭髮上的強烈高光。人物的面部表情、衣服、姿勢和背景需完全保持不變。GPT 跑出來的第一張圖，乍一看還真不錯：人物沒變，衣服沒變，髮型也確實換成了波波頭，看著挺自然。但俗話說得好，不怕不識貨，就怕貨比貨。我們拉出隔壁的 NBP 來跑同樣的詞：圖：對比圖坦率講，把兩張圖放在我的 4K 大屏上一對比，差距瞬間就出來了：GPT 這邊： 臉部光影明顯偏暗，甚至出現了肉眼可見的色斑（這是什麼鬼？），皮膚質感有點髒。NBP 這邊： 皮膚通透，頭髮上的高光處理得非常細膩，明顯贏麻了。第一局結論： 雖然 GPT 聽懂了指令，但在畫質和光影細節上，NBP 依然略勝一籌。多圖一致性，二哈能拆家嗎？再來試個更有難度的：換裝 + 多圖融合。提示詞：將人物身上的藍色條紋襯衫取代為一件米白色的亞麻質地休閒西裝外套，內搭一件白色圓領T恤。保持她倚靠欄杆的姿勢不變。新的衣物上需要有符合當前強烈側光照明的自然褶皺和陰影。人物頭部和背景保持不變。我試著給人物換了套衣服，GPT 的表現依然穩定，形象保持得很好。但在光影邏輯上，還是老毛病——有點“平”。不過這裡 NBP把原圖的道具給搞丟了……接著，我開始給它上點難度了：多圖融合。我找了兩張女生圖和一張動物圖，要求它們融合在一起。圖：多圖融合示例圖：多圖融合對比不得不承認，這個環節我更喜歡 GPT。它的融合能力簡直驚豔，整張圖片的質感非常像一張真實的電影劇照，那種“無聊和疲憊”的氛圍感拿捏得死死的。而 NBP 這邊……怎麼說呢？它的背景單一了點，但實際上它更好的遵循了提示詞，沙發凌亂，連狗都是疲憊的。現在，加入調皮的二哈試試。提示詞：保持這兩位女士和動物的姿勢、表情完全不變。在背景中加入幾隻正在瘋狂拆家的哈士奇，它們正在撕咬沙發靠墊和跑來跑去，讓場面看起來極其混亂。這個部分我更喜歡 NBP了，GPT 加入的二哈過於瘋狂，感覺有點失真。但他們在多輪編輯中，都很好的延續了之前的形象和風格。既然融合能力不錯，那拿來做電影海報怎麼樣？我讓它設計一張 1950 年代好萊塢風格的電影海報，標題叫《THE ALGORITHM》（演算法）。效果直接驚豔到我了：圖：英文海報利用這三張圖片（兩張女生和一張動物），製作一張 1950 年代好萊塢黃金時期的電影海報。電影標題： 海報上方用復古的大寫襯線體展示電影名為 "THE ALGORITHM" (演算法)。角色設定： 將兩位女生設計為經典的黑色電影（Film Noir）女主角，穿著優雅的絲綢晚禮服，波浪捲發。將那隻動物設計為她們神秘的同伴，脖子上戴著鑽石項圈。演職員表： 在底部加入演職員文字：Starring: The Neural Sisters (左) & The Beast (右)Directed by: Sam AltmanProduced by: OpenAI Studios風格： 手繪海報質感，強烈的明暗對比（Chiaroscuro），略帶褪色的特藝彩色（Technicolor）色調。不得不說，這海報挺有感覺的，但似乎人物形像已經對不上了。而且，這個尺度怎麼突然提升了。用中文發現，不僅尺度小了，字幾乎是災難。。（這個後面具體講）圖：GPT 的中文海報變態指令遵循，誰腦子更好使？GPT Image 1.5 有很強的指令遵循能力。來給它一點難度：6x6 網格挑戰。這非常考驗 AI 的邏輯理解能力。我要求它嚴格按照 6 行 6 列的格式，每一個格子裡畫出指定的東西（比如菠蘿、宇航員、Wi-Fi圖示等）。提示詞：畫一個 6x6 的網格 建立一個 6 列 x 6 行的網格，網格內容如下：第一排：希臘字母Ω、一個熱氣球、菠蘿、宇航員、水晶球、變色龍 第二排：一隻蜘蛛、老式懷錶、淋浴噴頭、望遠鏡、一隻孔雀、一張藏寶圖 第三行：一枚紀念幣、一面圓鏡子、一杯冒熱氣的咖啡、“希望”一詞、滑板、字母K 第四排：洗衣機、遊樂園代幣、Wi-Fi圖示、一支口紅、螳螂、棒球帽 第五行：電源圖示、數字8、紅色鑽石、樂高積木人、火烈鳥、維京頭盔 第6行：一隻橘貓、滅火器、一個錨、遊戲手把、捲紙、數字88除了中文，它做得的確完美。看看 NBP，雖然中文對了。但這那裡是 6x6 宮格？數學是體育老師教的嗎？格局完全亂了。圖：NBP 生成的 6 宮格這一局：GPT 險勝，贏在邏輯，輸在中文。真正的硬傷是文字大家都知道，NBP 幾乎徹底的解決了文字難題，不論中英文。OpenAI 也不甘示弱，給了一個非常複雜的多字的案例，但其實 NBP 設定完整得更好。圖：文書處理對比而換成中文，GPT 就是個災難，不過這點官方自己是承認的。圖：GPT Image 1.5 的中文處理換成 NBP，那幾乎是吊打。圖：NBP 的中文處理即便是簡單點的中文，GPT 也無法勝任。圖：GPT Image 1.5 的中文處理NBP 幾乎完美。圖：NBP 的中文處理NBP 讓資訊圖流行了起來，OpenAI 也提供了類似案例。但不論從效果還是從文書處理，GPT 都是被按在地上摩擦的。圖：資訊圖對比除了升級了圖片功能之外，OpenAI 還新增了一個類似於“範本”的功能，選擇某個範本，然後再選一張自己的圖片，就可以生成這個範本對應的風格。圖：GPT 提供範本選擇通過固定一些常用的風格，很方便那些不想到處找提示詞或者不會寫提示詞的朋友。最終結論：這就是一場單方面的“碾壓”測到這，我不裝了，直接攤牌：GPT Image 1.5 目前全面落後於 Nano Banana Pro。雖然在剛才的某些特定 Case 裡（比如那個瘋狂的二哈），GPT 偶爾能靈光一閃，但這阻擋不了它整體被 NBP 甩在身後的事實。為什麼這麼說？除了前面看到的這些，NBP 還有很多讓創作者無法拒絕的“殺手鐧”，比如：畫質硬傷： NBP 早就支援 2K、4K 直出了，而 GPT Image 1.5 居然還在 1K 解析度裡玩泥巴。這對於要幹活的人來說，簡直是致命傷。資訊差優勢： NBP 可以結合聯網搜尋，直接生成帶即時資料的資訊圖，這點 GPT 目前完全做不到。至於大家關心的速度……官方發佈會吹噓說“速度快了 4 倍”。我實測跑了一個通宵，說實話，完全沒感覺到。體感上甚至比 NBP 還要慢一點。OpenAI 這波“畫餅”，我給負分。當然，它也不是一無是處。它唯一讓我覺得“真香”的功能，是多工並行——前一張圖還在轉圈圈，我可以立馬發下一條指令，不用乾等著。這一點，NBP 確實該學學（NBP 目前只能單線程排隊）。現在的 GPT Image 1.5 給我的感覺，更像是一個氣喘吁吁跟在 NBP 屁股後面追趕的“優等生”，早已不是那個曾經引領時代的“神”了。（其實 GPT 5.2 追趕 Gemini 3 Pro 也類似）所以，我的建議很直接：如果你是普通玩家： 想嘗鮮，可以玩玩。如果你要幹活、出圖、接商單： 請老老實實續費 Nano Banana Pro，它依然是目前的最佳選擇。OpenAI 這一波？還得回爐再練練。 (AI范兒)

Sam Altman 反擊Google，OpenAI新旗艦圖像模型來了就在剛剛，OpenAI正式發佈了新版ChatGPT Images，由全新的旗艦圖像生成模型GPT Image 1.5驅動這一次，無論是從零開始生成圖像，還是編輯現有照片，新模型都能實現“所想即所得”核心升級主要體現在三個方面：精準修圖且保留細節、指令遵循能力更強，以及生成速度提升了4倍我立馬就測試了兩個手頭的case：ChatGPT Images vs Nano Banana Pro提示詞這是一張室內人像寫真風格的照片，整體偏向乾淨、柔和、略帶時尚感與親密氛圍，下面我從構圖、人物、服裝、姿態、光線與整體氣質幾個層面來忠實、細緻地描述：⸻一、整體構圖與環境•豎幅構圖，人物幾乎佔據畫面主體，視覺重心集中在人物的上半身與面部。•場景是一個簡約現代的室內空間，背景為大面積純白色牆面，乾淨、無雜物，刻意弱化環境存在感。•人物坐在一張黑色皮質沙發上，沙發表麵線條硬朗，與人物柔和的膚色形成對比。•沙發上鋪著一塊黑白相間的長毛絨毯，毛感明顯，增加了畫面的層次與觸感⸻二、人物外貌與面部特徵•人物為一位年輕女性，整體氣質偏清秀、柔和。•膚色白皙均勻，質感細膩，幾乎看不到明顯瑕疵。•臉型偏鵝蛋臉，下頜線柔和，沒有明顯棱角。•五官比例協調：•眼睛偏大，雙眼皮清晰，眼神平靜、直視鏡頭，帶有一點若有若無的疏離感。•鼻樑挺直但不誇張。•嘴唇偏小，唇色自然，表情克制，沒有明顯微笑。•整體妝容為清淡自然妝：•底妝輕薄•眼妝乾淨，沒有明顯煙燻或誇張色彩•唇妝偏裸色或淡粉色⸻三、髮型與髮質•長直髮，髮色為偏暖的深棕色。•中分髮型，分縫筆直，左右對稱。•頭髮順直、貼合，發尾自然垂落至腰部附近，整體顯得柔順、有光澤。•發量看起來較多，線條乾淨，沒有明顯卷度。⸻四、服裝細節•穿著一件白色蕾絲連衣裙：•無袖設計，露出肩部與手臂•V 領或淺領口，領口處有精細的蕾絲花紋•裙身貼合身體曲線，但並不誇張•裙襬長度偏短，停留在大腿中上部•面料為蕾絲+內襯結構，蕾絲紋理清晰，風格偏女性化、柔美。⸻五、姿態與肢體語言•人物以側坐姿坐在沙發上：•上半身微微前傾•一隻手自然搭在沙發或毛毯上•另一隻手輕放在腿部•雙腿彎曲收攏，姿態顯得放鬆而內斂。•整體肢體語言偏安靜、克制、略帶親密但不過分張揚。⸻六、光線與攝影風格•使用的是柔和的棚拍或自然補光：•光線均勻，沒有強烈陰影•面部和身體輪廓被柔化•色溫偏中性或微暖，突出膚色的細膩感。•背景虛化不明顯，但因背景簡潔，人物自然突出。•整體風格接近商業人像 / 時尚寫真 / AI 或高精修風格。⸻七、整體氣質總結這張照片給人的感覺是：•乾淨•精緻•柔和•帶一點冷靜與疏離•偏“被觀看”的人像美學，而非抓拍或紀實2k解析度這是生成的效果：第二個case：提示詞：{描述：一幅超逼真的 3D 等距視角傑作，描繪了一幅展開在光滑深色木桌上的魔法地圖。地圖繪製在一張古老而飽經風霜的羊皮紙捲軸上，但畫面中的景色以立體模型的形式躍然紙上。巍峨的岩石山脈，白雪皚皚的山峰，穿透縷縷白雲；一條蜿蜒的碧綠河流從中心流過；山麓覆蓋著茂密蔥鬱的松林。羊皮紙邊緣呈鋸齒狀，左側飾有精美的復古書法，角落則繪有羅盤玫瑰圖案。畫面採用溫暖的電影級光照，焦點清晰，紋理細節豐富，2K 解析度，以奇幻冒險為主題。"negative_prompt": "扁平的，2D 的，簡單的圖畫，模糊的，低品質的，扭曲的，有水印的，糟糕的人體結構，文字疊加，顆粒感強的",“參數”： {"aspect_ratio": "2:3","風格": "電影級 3D 渲染","檢視": "等距"  }}生成的效果：看起來ChatGPT Images指令遵循的要比NBR要強（人像），審美能力還不好說目前ChatGPT Images 在 大模型競技場圖像排名第一接下來幾天我會大量測試，看看實際表現與此同時，GPT Image 1.5 API也已同步上線，價格相比上一代直降20%下面我們一起來看ChatGPT Images具體細節精準修圖：指那打那，細節不丟新版模型最大的亮點在於對使用者意圖的精準還原當使用者要求對上傳的圖片進行編輯時，模型能夠更可靠地遵循指令，僅改變使用者要求的部分。而在這一過程中，原圖中光線、構圖以及人物外觀等關鍵要素，都能在輸入、輸出及後續的連續編輯中保持一致這就意味著，ChatGPT現在不僅能完成更實用的照片修飾，還能實現更逼真的服裝和髮型試穿。同時，它支援在保留原圖精髓的基礎上，進行風格化濾鏡和概念轉換具體到編輯操作上，模型擅長多種類型，包括：• 加入（Adding）• 刪減（Subtracting）• 組合（Combining）• 混合（Blending）• 移位（Transposing）簡而言之，使用者可以在得到想要的改變的同時，不丟失讓圖片顯得特別的那些原始細節。OpenAI稱其為“口袋裡的創意工作室”創意與能力的全面進化除了修圖，GPT Image 1.5在創意生成和基礎能力上也有顯著提升：創意變換：模型可以通過改變和加入元素（如文字和佈局）來實現創意轉化，同時保留重要細節，這個和Nano Banana Pro表現感覺差不多更強的指令遵循：相比初代版本，新模型能更可靠地執行指令。這不僅利於精準修圖，也能在生成複雜的原創構圖時，按預期保留元素間的關係文字渲染能力強悍升級：在處理更密集、更小的文字時，模型表現強悍畫質提升：在渲染許多小人臉以及整體輸出的自然度等方面，質量均有改進全新互動：無需提示詞也能玩為了讓圖像探索更快捷，OpenAI在ChatGPT中推出了專門的Images首頁使用者可以通過移動應用的側邊欄或chatgpt.com訪問該頁面。這裡不再強制要求使用者編寫提示詞，而是內建了數十種預設的濾鏡和提示，幫助使用者快速啟動靈感這些預設內容會定期更新，以反映當下的流行趨勢API上線：更便宜，更適合企業對於開發者和企業使用者，GPT Image 1.5 API也已同步開放。相比GPT Image 1，新版API在圖像輸入和輸出的價格上便宜了20%，這意味著在相同預算下可以進行更多的生成和迭代。在能力上，API版本繼承了ChatGPT Images的所有改進，特別是在圖像一致性方面表現更強：能夠跨編輯保持品牌Logo和關鍵視覺元素的一致性非常適合行銷材料製作（如圖形和Logo創作）適用於電商團隊，可基於單一源圖像生成完整的產品目錄（包括不同變體、場景和角度）目前，已有創意工具、電商、行銷軟體等領域的企業開始使用GPT Image 1.5。最後ChatGPT Images的新版本即日起向全球所有ChatGPT使用者和API使用者推送。該功能跨模型工作，使用者在使用時無需進行額外選擇至於今年早些時候推出的舊版ChatGPT Images，將作為一個自訂GPT（Custom GPT）保留，供有需要的使用者繼續使用 (AI寒武紀)

自從 Nano Banana Pro 發佈以來，感覺全網的 AI 玩家都在用它“整活”。我也和大家一樣，在網上看了各種教學，各種複製貼上提示詞。但試多了你會發現，這些非官方的攻略往往“知其然不知其所以然”，要麼太片面，要麼換個場景就失效了。這種“抽盲盒”的感覺太難受了。幸好，Google 發佈了一份官方指南，算是比較系統的進行了介紹。圖：Google官方發佈的 NBP 指南我把每一個功能都重新測試、驗證了一遍。並把（幾乎）所有的案例都重寫了，以更適合中國寶寶體質。這篇文章，就是我花了整整一晚上時間整理出來的“乾貨結晶”，希望能幫你把那些碎片化的知識，一次性串起來。01｜那怕是一份財報，它也能做成藝術品以前做資訊圖表，那是設計師的噩夢。現在？只要你把一堆複雜的文字扔給 NBP，它能分分鐘給你整理得明明白白。直接看幾個例子。復古風格資訊圖表：我讓它把“港式茶餐廳歷史”做成圖，還要帶點 1980 年代的味道。提示詞：一張1980年代復古風格的資訊圖，主題是關於港式茶餐廳的歷史。請包含‘經典美食’、‘懷舊地磚’和‘霓虹招牌’三個獨立類股。確保所有文字清晰可讀，並使用符合那個年代審美的字型設計。財報秒變海報：打工人的周報救星來了。不用再畫 Excel，直接生成這種現代風圖表，老闆看了都得愣一下。提示詞：用中文生成一張乾淨、現代的資訊圖表，總結這份財報中的關鍵財務亮點。包含‘營收增長 ’和‘淨利潤’的圖表，並用風格化的引語框高亮顯示 CEO 的關鍵語錄。不要引用標籤，使用Google配色技術圖紙：如果你是搞工程或者建築設計的，以前畫這種正投影藍圖得在 CAD 裡啃半天。現在 NBP 能直接生成這種專業感拉滿的圖。提示詞：建立一個正投影藍圖 (orthographic blueprint)，通過平面圖、立面圖和剖面圖來描述這座建築。用技術建築字型清晰標註‘北立面 (North Elevation)’和‘主入口 (Main Entrance)’。格式為 16:9。甚至是……手繪白板那怕是複雜的“移動支付原理”，它也能模仿大學教授在白板上畫的草圖，連馬克筆的筆觸都還原了。提示詞：見附件將‘中國移動支付生態系統運作原理’（如支付寶或微信支付）的概念總結成一張適合大學課堂講座的手繪白板示意圖。請使用不同顏色的馬克筆來區分‘使用者/商戶前端’和‘銀行/清算後台’類股，并包含清晰可讀的‘掃碼互動’和‘加密結算’標籤。對於這一類的圖，Google給的秘訣就三點：資訊濃縮： 別管是長文章還是 PDF，扔給它，告訴它“提煉重點”。風格設定： 想要“雜誌風”、“技術藍圖”還是“手繪白板”？一定要說清楚。指定內容： 比如財報，你只關心“賺了多少”，就命令它只畫利潤部分。02｜終於！人物不再“換臉”了玩 AI 繪圖最大的痛點是什麼？人物一致性。上一張圖還是瓜子臉，下一張圖就變成了國字臉，根本沒法做連貫的故事。NBP 這次真的進化了。它支援最多 14 張參考圖！這就像是你把演員的定妝照直接拍在 AI 臉上，告訴它：“就這個人，鎖死，別動。”比如，我要給這個人物做一個爆款視訊封面：提示詞：見附件[上傳一張圖片]使用圖1中的人物設計一個爆款視訊封面面。部一致性：保持人物面部特徵與圖1完全一致，但將表情改為極其震驚和難以置信，張大嘴巴。動作：將人物安排在畫面右側，雙手抱頭，目光看向畫面左側。主題：在畫面左側，放置一台最新款國產旗艦手機的高畫質特寫圖像，螢幕亮起顯示跑分畫面。圖形元素：在手機周圍加入爆炸放射狀的效果線，並用一個巨大的紅色箭頭指向手機螢幕。文字：在畫面中央疊加巨大的、綜藝花字風格的文字：‘這性能逆天了？！’。使用粗大的白色描邊和強烈的黑色投影。背景：一個模糊的、充滿霓虹燈帶的電競房背景。高飽和度和高對比度。大家可以猜猜這個封面人物是誰？我感覺人物形象維持的挺好的。不只是人物，你可以拿一個 Logo 來設計一堆物料，而且保持這個 Logo在所有的地方都是一致的。這裡拿我的 Logo 來舉例。提示詞：[上傳logo 圖片]用這個 logo ，為一家名為“AI 范兒”的書店建立多種不同類型的品牌物料。NBP 還可以保持多個對象的一致性，最多到 5 個。這種群體的一致性保持，在做故事片的時候沒有還真不行。提示詞：[輸入 3 張不同毛絨生物的圖像] “創作一個包含 10 個部分的有趣故事，講述這 3 個毛絨夥伴去熱帶度假的經歷。故事全程驚險刺激，情感起伏跌宕，最後以幸福時刻結尾。保持所有 3 個角色的服裝和身份一致，但它們在所有 10 張圖片中的表情和角度應有所變化。確保每張圖片中每個角色只出現一次。03｜它是聯網的！這一招很多人不知道。記得在提示詞裡加上一句 “結合 Google 搜尋”。NBP 和其他“兩耳不聞窗外事”的模型不一樣，它背後連著Google搜尋。這意味著它知道今天的股票行情，知道明天的天氣，甚至知道現在的熱點新聞。比如，我想去賞櫻花，但不知道那個時間點合適？提示詞：結合 Google 搜尋，根據當前的氣候預測和旅遊巨量資料趨勢，生成一張可視化資訊圖，展示2025年中國主要賞櫻勝地（如武漢大學、無錫黿頭渚）的最佳觀賞時間窗口。又比如，我想知道一下中國八大菜系的分佈。提示詞：結合Google搜尋，生成一張基於中國地圖的美食文化資訊圖，可視化展示‘中國八大菜系地理分佈’。請在地圖的相應區域清晰標註菜系流派（如在四川區域標‘川菜’、廣東區域標‘粵菜’），並為每個菜系類股附帶一個最具代表性的招牌菜手繪插圖。能隨時聯網查詢，真的是文生圖一個偉大的革新。04｜“一句話修圖”，PS 可以解除安裝了這就屬於“甲方最愛”的功能了。“把背景裡的人去了。” “給這幅畫上個色。” “把白天改成晚上。”以前這些需求得改半天，現在就是一句話的事。移除路人提示詞：將這張照片背景中的所有遊客移除。使用符合故宮環境的古代青磚石板地面和紅牆建築基座紋理來邏輯地填充空缺區域，使整個廣場看起來完全空曠且真實。人物形象和姿勢保持不變給漫畫上色提示詞：給這幅漫畫上色場景本地化提示詞：把這個圖本土化為上海場景，包括將標語翻譯成中文。將背景改為夜晚繁忙的上海街頭。變化季節提示詞：將此場景轉變為冬季。保持房屋架構完全不變，但在屋頂和院子裡加入積雪，並將光照改為寒冷、陰沉的午後。05｜2D 轉 3D，設計師狂喜這個功能簡直是降維打擊。把你畫的平面草圖扔進去，它能直接生成 3D 渲染圖；或者反過來，把 3D 模型變成平面結構圖。室內設計師、建築師，還有做表情包的朋友，這一塊必須玩起來。提示詞：基於上傳的2D平面戶型圖，生成一張單頁式的專業室內設計提案拼貼板。佈局上，頂部放置一張展示客餐廳區域的廣角透視主圖，重點呈現戶型圖中標誌性的圓形餐桌區和開放式廚房島台；底部並排展示三張小圖，分別為帶浴缸的主衛細節、書房視角以及該戶型的3D立體俯檢視。整體採用現代極簡風格，搭配溫暖的橡木地板和米白色牆面，確保所有圖像的光影自然柔和，達到照片級渲染畫質。提示詞：見附件將這張‘肌肉佩佩炒股’迷因圖轉化為一張逼真的3D渲染圖。保持構圖與原作完全一致，但將肌肉佩佩塑造成一個具有高度真實生物感、皮膚濕潤且肌肉紋理清晰的青蛙形象；同時，將筆記型電腦的螢幕渲染為真實的自發光液晶螢幕，並將桌上的四根蠟燭渲染為帶有真實蠟淚紋理和搖曳火焰的效果，在木桌上投射出溫暖、現實的光影。06｜細節狂魔？請開高畫質模式如果你是做列印、出版，或者像我一樣是“數毛黨”，NBP 原生支援的 1K、2K 甚至 4K 輸出就很關鍵了。如果是用 Gemini 這類對話方塊，記得帶上 “高畫質”、“HD”、“4K” 這種關鍵詞，並且可以多描述一些材質細節，比如“皮革的紋理”、“金屬的劃痕”。提示詞：利用原生高保真輸出，打造一個令人驚嘆的、充滿氛圍感的雨中江南古剎屋簷特寫環境。指揮複雜的濕潤光影效果和細膩的陳舊材質紋理，確保每一滴雨水在老化木樑上的反光、以及瓦片縫隙中青苔的每一絲細節，都以適合4K壁紙的像素級完美解析度呈現。除了這種紋理的要求，還支援這種複雜的邏輯。提示詞：建立一張超現實的廣式雙黃月餅資訊圖表，將其切開或立體解構以展示金黃油潤的回油餅皮、細膩緻密的紅蓮蓉內餡以及中心質感沙軟且流著紅油的鹹蛋黃。請在圖表中詳細標註每一層獨特的口感層次和風味來源。07｜它不僅會畫畫，還會做奧數題別忘了，NBP 結合了 Gemini 3 Pro 的大腦。它在畫圖前，是會“思考”的。 這意味著它可以處理邏輯問題。比如，讓它解一道複數域的數學題，還要寫出步驟：（來自官方案例）提示詞：在白板上求解 $log_{x^2+1}(x^4-1)=2$ 在複數域 C 中的解。清晰地展示步驟。或者，給它看一張精裝修的客廳，讓它反推出裝修前的“毛坯房”長什麼樣：提示詞：分析這張精裝修後的現代溫馨客廳照片，生成一張它在裝修前的‘毛坯房’狀態圖片。請展示裸露的水泥牆壁、地面上複雜的走線管道以及粗糙的混凝土質感，還原施工初期的真實場景。08｜電影導演視角的“分鏡圖”想畫漫畫或者電影分鏡？不需要一張張生成。你可以要求它在一張圖裡畫出多個連續的情節。比如這個故事：一對身著新中式服飾的男女主角，演繹從都市喧囂回歸山林寧靜的高端茶品牌廣告電影級敘事畫面。提示詞：見附件構思一個引人入勝的9段式視覺故事，通過9張圖像呈現，主題是一對男女主角出演的一支獲獎級高端中國茶品牌文化廣告。故事線需要包含情感的起伏與轉折（例如：從都市的浮躁迷茫到回歸山林茶園的寧靜頓悟），並以一個女主角手持茶杯與品牌Logo同框的優雅定格鏡頭作為結局。請確保男女主角的面部特徵和服裝造型（如新中式風格服飾）在整個系列中保持嚴格一致，但需要通過豐富的攝影角度和景別變化（如航拍大景、中景互動、特寫細節）來展現。請務必逐一生成這九張圖像，並確保每張都採用16:9橫向畫幅。實際上，在 Gemini 裡面也支援一次生成多張圖片。09｜像控制傀儡一樣控制構圖最後這個是大招。 除了用圖片控制人物長相，你還可以用圖片控制“結構”和“佈局”。你隨手畫個草圖（那怕很醜），或者給它一個指定的網格佈局，它就能乖乖把畫面填進去。提示詞：[上傳一張手繪圖]基於這個手繪線框圖結構，創作一個高保真的‘新中式國潮茶飲’手機UI介面設計。整體風格採用優雅的汝窯天青色與米色調，融入水墨紋理背景。頂部的‘標題列’顯示‘茶韻東方’Logo；中間三個‘主展示圖’分別放置茉莉花茶、烏龍奶茶和桂花酒釀飲品的高畫質攝影；‘藝術字宣傳標語’處是用書法寫的‘東方草本，純粹自然’；左下角‘正文內容區’是關於原料的介紹文字，右下角‘使用者評價欄’則顯示五星好評和短評‘茶香濃郁，回味甘甜！’。也可以根據草圖來製作廣告圖：提示詞：根據這個草圖製作一則廣告甚至可以讓它在一個指定的網格上畫圖。提示詞：[上傳網格圖]生成一個中國傳統舞龍龍頭的像素畫Sprite，使其完美對齊並填充進這個網格圖像中。請僅使用高飽和度的紅、黃、青色板，避免中間色調，以確保清晰度。💡 獨家心法：到底怎麼寫提示詞？看了這麼多案例，你可能發現了：NBP 根本不需要那些亂七八糟的“咒語”標籤。Google官方文件裡反覆強調了一個“黃金法則”：請像跟人說話一樣，跟 AI 說話。❌ 錯誤示範（堆砌標籤）：“酷車，霓虹，城市，夜晚，8k，傑作，最佳畫質。” （這是在寫程式碼，不是在交流。）✅ 正確示範（自然語言）：“充滿電影感的廣角鏡頭，拍攝一輛未來派跑車在夜晚雨後的上海街道上疾馳。霓虹燈的倒影映照在潮濕的路面和汽車金屬底盤上。”三個建議送給大家：別太模糊： “一個女人”是無效指令；“一個年輕的亞洲女性，眼神堅毅”才是有效指令。學會“微調”： 不要每次都重畫。如果一張圖 80% 滿意，就告訴它：“很好，把光線改成日落，其他別動。”給背景資訊： 它有腦子，告訴它“你是為一家書店做設計”，它會自己補全很多符合邏輯的細節。 (AI范兒)

Google“Nano Banana Pro”提示詞全解：把 AI 玩成 4K 級專業產線凌晨，Google生成式AI團隊毫無預警地甩出一份提示詞手冊——《The Complete Guide to Nano Banana Pro: 10 Tips for Professional Asset Production》。核心資訊只有一個：如何用Nano Banana Pro製作專業級內容~~~技術範式轉移：當AI開始“思考”創作Nano Banana Pro的進化核心在於意圖理解引擎的突破。與傳統模型的“關鍵詞匹配”機制不同，該系統具備：物理規則推演能力（如光影反射邏輯）構圖美學理解（黃金分割/視覺層次）語義上下文推理（品牌調性/受眾定位）以下是Google團隊的官方指南：Nano-Banana Pro 是相對於前代模型的重大飛躍，從“趣味性”圖像生成轉向“功能性”專業資產生產。它在文字渲染、角色一致性、視覺合成、世界知識（搜尋）和高解析度（4K）輸出方面表現出色。本文內容概覽：提示詞黃金法則文字渲染、資訊圖與視覺合成角色一致性與病毒式縮圖基於 Google 搜尋的資訊錨定高級編輯、修復與著色維度轉換 (2D ↔ 3D)高解析度與紋理思考與推理一次性故事板與概念藝術結構控制與佈局引導下一步是什麼？🛑 章節 0：提示詞黃金法則Nano-Banana Pro 是一個“會思考”的模型。它不僅僅是匹配關鍵詞；它能理解意圖、物理原理和構圖。要獲得最佳效果，請停止使用“標籤堆砌”（例如：狗、公園、4k、寫實），開始像創意總監一樣思考。1、編輯，而非重新生成 (Edit, Don't Re-roll)該模型在理解對話式編輯方面表現出色。如果一張圖像有 80% 是正確的，不要從頭開始生成新圖像。相反，只需要求進行你需要的具體更改。示例： “這很棒，但請將光線改為日落效果，並將文字改為霓虹藍色。”2、使用自然語言和完整句子 (Use Natural Language & Full Sentences)像向人類藝術家做簡報一樣與模型對話。使用正確的語法和描述性形容詞。❌ 差： “酷車，霓虹，城市，夜晚，8k。”✅ 好： “一張電影感的廣角鏡頭，展示一輛未來主義跑車在雨夜中飛馳穿過東京街道。霓虹燈招牌的燈光反射在濕漉漉的路面和跑車的金屬底盤上。”3、具體且具有描述性 (Be Specific and Descriptive)模糊的提示詞會產生通用的結果。定義主體、場景、光線和氛圍。主體：不要說“一個女人”，而要說“一位穿著復古香奈兒風格套裝的優雅老婦人”。材質：描述紋理。“啞光飾面”、“拉絲鋼”、“柔軟天鵝絨”、“皺紙”。4、提供上下文（“為什麼”或“為誰”）(Provide Context (The "Why" or "For whom"))因為模型會“思考”，給它提供上下文有助於它做出合乎邏輯的藝術決策。示例： “為巴西高端美食食譜創作一張三明治的圖像。”（模型將推斷出專業的擺盤、淺景深和完美的光線）。🛑 章節 1：文字渲染、資訊圖與視覺合成Nano-Banana Pro 擁有最先進（SOTA）的能力，可渲染清晰易讀、風格化的文字，並將複雜資訊合成為視覺格式。最佳實踐：壓縮 (Compression)： 要求模型將密集文字或 PDF “壓縮”成視覺輔助工具。風格 (Style)： 明確指定你想要的風格，如“精緻的編輯風”、“技術圖表”或“手繪白板”效果。引文 (Quotes)： 明確指定你想要的文字，並用引號括起來。示例提示詞：財報資訊圖（資料輸入）[輸入 Google 最新財報的 PDF]“生成一張簡潔、現代的資訊圖，總結這份財報中的關鍵財務亮點。包括‘收入增長’和‘淨利潤’的圖表，並將 CEO 的關鍵引述高亮顯示在一個風格化的引文框中。”復古資訊圖 ：“製作一張關於美國小餐館歷史的復古 1950 年代風格資訊圖。包含‘食物’、‘點唱機’和‘裝飾’等獨立版塊。確保所有文字清晰易讀，並採用符合該時期的風格化設計。”技術圖表：“建立一張正交藍圖，從平面圖、立面圖和剖面圖描述這座建築。用技術性建築字型清晰標註‘北立面’和‘主入口’。格式為 16:9。”白板總結（教育類）：“將‘Transformer 神經網路架構’的概念總結為一張手繪白板圖，適用於大學講座。使用不同顏色的記號筆區分編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）模組，並為‘自注意力（Self-Attention）’和‘前饋網路（Feed Forward）’加入清晰標籤。”🛑 章節2：角色一致性與病毒式縮圖Nano-Banana Pro 最多支援 14 張參考圖像（其中 6 張具有高保真度）。這允許進行“身份鎖定 (Identity Locking)”——將特定人物或角色放入新場景中而不會出現面部扭曲。最佳實踐：身份鎖定： 明確說明：“保持人物的面部特徵與圖像 1 完全一致。”表情/動作： 描述情緒或姿勢的變化，同時保持身份不變。病毒式構圖 ： 一次性將主體與醒目的圖形和文字結合起來。示例提示詞：“病毒式縮圖”（身份 + 文字 + 圖形）(The "Viral Thumbnail" (Identity + Text + Graphics))：“使用圖像 1 中的人物設計一個病毒式視訊縮圖。面部一致性：保持人物的面部特徵與圖像 1 完全一致，但將其表情改為興奮和驚訝。動作：將人物擺放在畫面左側，手指指向畫面右側。主體：在右側放置一張高品質的酪梨吐司美食圖片。圖形：加入一個醒目的黃色箭頭，連接人物的手指和吐司。文字：在中間疊加巨大的流行風格文字：‘3分鐘搞定！’。使用粗體白色描邊和投影效果。背景：模糊、明亮的廚房背景。高飽和度和對比度。”“毛絨夥伴”場景（群體一致性）[輸入 3 張不同毛絨玩偶的圖像]“創作一個由 10 個部分組成的搞笑故事，講述這 3 個毛絨朋友去熱帶度假的經歷。故事全程充滿刺激，有情感起伏，並以一個幸福的時刻結束。確保所有 3 個角色的服裝和身份保持一致，但他們的表情和角度應在所有 10 張圖像中有所變化。確保每張圖像中每個角色只出現一次。”品牌資產生成：[輸入 1 張產品圖像]“建立 9 張驚豔的時尚照片，彷彿出自獲獎時尚雜誌大片。使用此參考圖像作為品牌風格，但在系列中加入細微差別和變化，以傳達專業的設計感。請一次生成一張圖像，共生成九張。”🛑 章節3：基於 Google 搜尋的資訊錨定Nano-Banana Pro 利用 Google 搜尋，基於即時資料、時事或事實核查生成圖像，減少在時效性話題上的幻覺（hallucinations）。最佳實踐：要求可視化動態資料（天氣、股票、新聞）。模型在生成圖像前會“思考”（推理）搜尋結果。示例提示詞：事件可視化 (Event Visualization)：“根據當前的旅行趨勢，生成一張關於 2025 年美國國家公園最佳遊覽時間的資訊圖。”🛑 章節3：高級編輯、修復與著色該模型擅長通過對話式提示進行複雜編輯。這包括“圖像修補 (In-painting)”（移除/加入對象）、“修復 (Restoration)”（修復老照片）、“著色 (Colorization)”（漫畫/黑白照片）和“風格轉換 (Style Swapping)”。最佳實踐：語義指令 ： 你不需要手動繪製遮罩；只需自然地告訴模型要更改什麼。物理理解： 你可以要求進行複雜更改，例如“給這個杯子裝滿液體”來測試物理生成能力。示例提示詞：對象移除與圖像修補 (Object Removal & In-painting)：“移除這張照片背景中的遊客，並用符合周圍環境的合理紋理（鵝卵石和店面）填充該空間。”漫畫/連環畫著色 (Manga/Comic Colorization)：[輸入黑白漫畫分鏡]“為這張漫畫分鏡上色。使用充滿活力的動漫風格調色盤。確保能量光束上的光照效果呈現發光的霓虹藍色，角色的服裝與其官方配色保持一致。”本地化（文字翻譯 + 文化適配）[輸入倫敦公車站廣告圖像]“採用這個概念並將其本地化到東京場景，包括將標語翻譯成日語。將背景改為夜晚繁忙的澀谷街道。”光線/季節控制 (Lighting/Seasonal Control)：[輸入夏季房屋圖像]“將此場景轉換為冬季。保持房屋結構完全相同，但在屋頂和院子裡加入積雪，並將光線改為寒冷、陰沉的下午光線。”🛑 章節4：維度轉換 (2D ↔ 3D:一項強大的新功能是將 2D 示意圖轉換為 3D 可視化效果，反之亦然。這非常適合室內設計師、建築師和表情包創作者。示例提示詞：2D 平面圖轉 3D 室內設計板 (2D Floor Plan to 3D Interior Design Board)：“基於上傳的 2D 平面圖，在一張圖像中生成專業的室內設計演示板。佈局：拼貼形式，頂部一張大型主圖（客廳區域的廣角透檢視），下方三張小圖（主臥室、家庭辦公室和一個 3D 俯視平面圖）。風格：應用現代極簡主義風格，所有圖像均採用溫暖的橡木地板和灰白色牆壁。質量：照片級真實感渲染，柔和的自然光線。”2D 轉 3D 表情包轉換：“將‘This is Fine’狗表情包轉換為照片級真實感的 3D 渲染。保持構圖完全相同，但讓狗看起來像一個毛絨玩具，讓火看起來像真實的火焰。”🛑 章節5：高解析度與紋理Nano-Banana Pro 支援原生 1K 至 4K 圖像生成。這對於細節紋理或大幅面列印特別有用。最佳實踐：如果你的 API/介面允許，請明確要求高解析度（2K 或 4K）。描述高保真細節（瑕疵、表面紋理）。示例提示詞：4K 紋理生成：“利用原生高保真輸出，打造一個令人驚嘆的青苔森林地面的氛圍環境。掌控複雜的光照效果和細膩的紋理，確保每一縷苔蘚和每一束光線都以適合 4K 壁紙的像素級完美解析度呈現。”複雜邏輯（思考模式）：“建立一張超寫實的資訊圖，展示一個解構的精緻芝士漢堡，展示烤布裡歐面包的紋理、肉餅的焦化外殼以及芝士閃亮的融化狀態。為每一層標註其風味特徵。”🛑 章節6：思考與推理Nano-Banana Pro 默認採用“思考”過程，在渲染最終輸出前會生成臨時的思考圖像（不收費），以最佳化構圖。這允許進行資料分析和解決視覺問題。示例提示詞：解方程 (Solve Equations)：“在白板上解方程 log_{x^2+1}(x^4-1)=2 in C。清晰地展示步驟。”視覺推理：“分析這張房間的圖像，並生成一張‘之前’的圖像，展示該房間在施工期間可能的樣子，顯示框架和未完成的石膏板。”🛑 章節7：一次性故事板與概念藝術:你可以無需網格即可生成連續藝術或故事板，確保在單次會話中獲得連貫的敘事流。這也常用於“電影概念藝術”（例如，即將上映電影的虛假洩露圖）。示例提示詞：“創作一個引人入勝的 9 部分故事，包含 9 張圖像，講述一個獲獎奢華行李箱廣告中的一男一女。故事應有情感起伏，以一個展示女性和品牌標誌的優雅鏡頭結束。女性和男性的身份及其著裝必須貫穿始終保持一致，但可以且應該從不同的角度和距離展現他們。請一次生成一張圖像。確保每張圖像均為 16:9 的橫向格式。”🛑 章節9：結構控制與佈局引導輸入圖像不僅限於角色參考或待編輯的主體。你可以使用它們來嚴格控制最終輸出的構圖和佈局。這對於需要將草圖、線框圖或特定網格佈局轉化為精美資產的設計師來說是革命性的。最佳實踐：草稿與草圖： 上傳手繪草圖以精確定義文字和對象的位置。線框圖： 使用現有佈局或線框圖的截圖來生成高保真 UI 模型。網格： 使用網格圖像強制模型為基於圖塊的遊戲或 LED 螢幕生成資產。示例提示詞：草圖轉最終廣告 (Sketch to Final Ad)：“根據這張草圖，為 [產品] 建立一個廣告。”線框圖轉 UI 模型 (UI Mockup from Wireframe)：“根據這些指南，為 [產品] 建立一個模型。”像素藝術與 LED 螢幕 (Pixel Art & LED Displays)：“生成一個獨角獸的像素藝術精靈，完美適配這張 64x64 網格圖像。使用高對比度顏色。”(提示：開發人員隨後可以程式設計提取每個儲存格的中心顏色，以驅動連接的 64x64 LED 矩陣螢幕)。精靈圖 (Sprites)：“精靈圖：一個女人在無人機上做後空翻，3x3 網格，序列，逐幀動畫，正方形寬高比。嚴格按照所附參考圖像的結構。”(提示：你可以提取每個儲存格並製作 GIF 動畫)。(三次方AIRX)

今年感恩節，AI比人先上桌！機艙火雞宴、政治名人拼盤、科技大佬假笑全刷屏得像真實記錄。節日本該是煙火氣和家人，卻被一堆不存在的合照搶走注意力。我們到底在看回憶，還是在被AI製造記憶？你可能也刷到過這張圖：Newman坐在中間，周圍是被P出來的一圈科技大佬，像在開公司年會。照片細節滿滿：火雞、紅酒、燭光一字排開，旁邊是笑得乖巧的祖克柏、馬斯克、納德拉、庫克……畫面精緻到像雜誌大片。這張圖被評為今年最「亂入」的感恩節名場面之一。Google剛上線的Nano Banana Pro，讓這張照片離「現場直擊」只差一個BBC水印。也許幾年後的感恩節，我們抬頭看著眼前的土豆泥，問「這是不是AI土豆泥？」今年的感恩節名場面，被AI承包了今年感恩節，最先上桌的不是人，是AI做出來的神圖。托AI的福，RFK Jr.把當年的麥當勞合照玩成感恩節版。薯條和漢堡被換成了孢子甘藍和蔓越莓，川普父子、馬斯克全員在桌邊「健康飲食」。離譜的是不止這一張。Newman親自下場，配文半開玩笑地說這是「AI牛市的感恩節晚宴」。Tiffany Fong更絕，直接把成龍請到自己餐桌旁幫忙切肉。這些「名人聚餐」，在社交平台上被轉得一本正經，像真的發生過一樣。這些照片的共同點，是「過分自然」。燈光剛好，皮膚剛好，連光都出現在應該出現的位置。這就是Google剛推出的Nano Banana Pro的威力。假圖，怎麼比真的還真？你有沒有發現，今年的感恩節合照像換了畫風？事實的確如此。感恩節前一周，Google才把Nano Banana Pro端上桌。媒體當時的評論一針見血：它不是在生成圖片，是在生成你會相信的場景。它最強的一點，是把那些最容易騙過人眼的細節全部「拉滿」：桌布的褶紋、玻璃杯的亮點、火雞表層的油光、燈光照在皮膚上的微妙柔焦……原本一眼假的地方，現在全都恰到好處。你已經不能再完全相信網上的照片了。Nano Banana與Nano Banana Pro對比更要命的是，它不用你懂技術，不需要專業攝影思路，不需要會修圖，只要一句提示，就能生成一堆感恩節場景。尤其是「名人＋節日＋食物」，這種最容易被接受、最不容易被懷疑的組合。這也是為什麼今年的AI合照的熱度比往年更高。過去的AI圖像靠「奇怪」，今年AI圖像靠「真實」。明知道是假的，為什麼還要轉發？今年感恩節有個特別有意思的現象：大家明明知道圖是假的，但還是忍不住點開、保存、轉發，甚至截圖發到群裡「看這個笑死我了」。它為什麼這麼好傳播？答案不是因為它逼真，而是它懂你想在節日裡看到什麼。今年的這些感恩節AI圖，本質上是「情緒出口·節日版」。節日期間，大家一邊忙著應付家人，一邊想找點輕鬆的東西喘口氣。而這些荒誕、無害、帶一點「節日限定混亂感」的AI圖像，剛好滿足了這種需求。比起真實的感恩節——廚房亂成一團、火雞切不動、親戚問東問西、孩子哭鬧，這些AI合照更像是節日的理想樣子：燈光正好、笑容統一、氣氛完美、連火雞都是高級擺盤。社交平台也特別偏愛這種內容。圖片本來就比文字更容易被推送，再加上這種「荒誕而不危險」的節日段子更容易讓人刷個不停，演算法自然把它往前排。Fast Company在談Nano Banana Pro時說過一句話：我們轉發的不是圖，而是一種想一起笑一笑的衝動。而這正是今年最微妙的點：這些AI圖火，是因為它們比真實的感恩節更輕鬆、更好笑，也更容易讓人覺得有參與感。但問題就出在這裡：當一張從沒發生過的合照被反覆刷到、反覆轉發，它開始在你的記憶裡佔位。你會下意識覺得「我見過」「好像看過新聞」「是不是某個場合拍的」。真實的節日畫面、記憶痕跡、現實關係通通被替代。這就是今年感恩節AI熱潮最讓人不安的一部分：你以為自己笑了一下，其實什麼都沒發生。刷了一圈今年的感恩節圖，你會發現一個挺好笑也挺現實的問題：螢幕裡的宴會永遠完美、永遠熱鬧、永遠上頭。而真正的感恩節，卻是混亂、乾巴巴火雞、吵鬧的孩子。AI做出來的那些照片當然好看，眾星雲集、燈光溫柔、火雞烤得剛剛好，一切宛如廣告片。可等你把手機放下，會突然意識到：能讓你伸手夾一口、能讓你覺得太鹹、能讓你笑出聲的，還是眼前這桌不完美的飯。也許今年最值得「感恩」的，不是先進的技術，而是一個簡單的提醒：好看的畫面可以生成，但真實的陪伴只能發生。把手機放一邊吧。螢幕裡的假名人，就讓他們繼續在AI裡吃飯。而你，只要存在，便是真實。 (新智元)

Nano Banana Pro 最近實在太火了，我看網友們都玩瘋了。我的評論區也炸了，其中一個問得比較多的問題是：生成的圖能修改嗎、怎麼修改？，所以這期就來聊聊到底怎麼改這些 AI 生成的圖。我向來有問必答，以解決網友痛點為己任，所以這期就來聊聊到底怎麼改這些 AI 生成的圖。01 在 Gemini 裡硬改？有點難大家應該知道，Gemini 裡面其實就有修圖，比如這張圖用 Gemini 生成後要修改：圖：Gemini 生成的圖現在想把 GUCCI 改成Nano Banana，我只需要直接說：把“GUCCI”換成“Nano Banana”，就可以了。圖：通過 Gemini 修改文字在一個連續的對話裡面，我們可以直接這樣操作，省去了下載再上傳的麻煩。但問題來了： Gemini 沒有“引用原圖”的功能。如果你聊嗨了，想修改好幾輪之前的圖，就還得乖乖下載再上傳。有點麻煩，但勉強能用。真正崩潰的是，這種方式只能做最最基本的操作。那怕需求稍微複雜一點點，它立刻就崩給你看。比如我想給她換雙指定的鞋子：圖：通過 Gemini 替換鞋子結果它給我輸出的是圖：Gemini 替換鞋子後海報翻車了鞋子是換了，但海報也毀了。其實目前的 AI 聊天式修圖大多如此。 雖然號稱“一句話修圖”，但本質上，這種方式不叫修圖，是重新生成一張圖。效果好不好？全靠“抽卡”運氣。02 終於找到了“手術刀”級的修圖難道沒有更好的方式嗎？ 直到我試了下面這個操作：圖：在 Lovart 裡面精準修圖修改之後得到這張圖，效果可以用完美來形容。圖：Lovart 完美的完成了修圖這裡的操作可謂非常精準。注意看，我先選擇了要修改的部分，它自動識別並分離了元素。它精準地識別出了“鞋子”和“腳”，我直接勾選鞋子。然後選擇要替換的鞋子，這裡甚至能智能細化到“運動鞋”還是“鞋面”。圖：Lovart 裡面可以精細的選擇要編輯的對象也就是說，它本來只是要換個鞋子，結果這裡甚至能只換個鞋面！這麼牛逼且獨一無二的工具，必須再次安利給大家，那就是 Lovart。（https://lovart.ai）03 Touch Edit：這才是真正的生產力Nano Banana Pro 有多強，毋庸置疑。但如果加上一個同樣強的編輯工具，才能真正讓設計起飛，才叫真正能“幹活”。Lovart 這個 Touch Edit 實在是強大到離譜，而且操作巨方便。按住 ⌘ 鍵（Windows 用 ⌃），然後在任何需要修改的地方點選，它就能把那個地方標記好。圖：在 Lovart 中選擇編輯對象而且它會自動識別和分離那地方的元素，這樣我可以進行非常精細的修改。圖：在 Lovart 中選擇編輯對象更牛逼的是，我可以同時標記 N 個地方，然後一次把他們都改完。圖：在 Lovart 中一次編輯多個元素我只能說，這也太絕了！這理解能力簡直離譜！但你以為這就結束了？這才剛剛開始……這玩意不只讓我可以在單個圖裡面修，還可以跨圖編輯，這才是真正的降維打擊。圖：在 Lovart 中跨圖片編輯操作的結果是，得到一張這樣的圖：圖：跨圖片編輯的結果圖超級精準。人物形象完全沒變，墨鏡也完全移植過來了。 它的理解力，就跟人類設計師一樣，可以進行多種複雜的需求理解。比如下面這種操作，我覺得人類設計師都要思考一會兒，但它輕鬆搞定：圖：超複雜的跨多圖修改它就像人一樣把任務分解，做完第一步生成一張圖，然後做第二步，最終得到這樣的圖：圖：跨多圖修改的效果這個簡直無敵了。可以看到，這裡的編輯可以跨多個素材檔案，我可以分別使用每個素材的不同元素、構圖、色彩等等。如果沒有這樣的可視化操作介面，光在聊天框裡巴拉巴拉，根本無法完成。還有一個黑科技，之前也提過，就是可以把一張圖的各元素直接“炸開”，變成一個個的圖層，然後直接編輯它們！圖：Lovart 的元素分離並編輯分離後的元素另外告訴大家一件事：在 Lovart 裡面用 Nano Banana Pro 生成的圖都沒有水印！！04 總結有了 Lovart 這樣的工具，基本上可以做到隨心所欲的修圖。 而且，Lovart 上面幾乎整合了所有優秀的文生圖、文生視訊模型，一個訂閱就可以使用全家桶。並且我今天發現，他們居然因為黑五首次打折，會員最高 4 折。（好像到月底截止）我最近其實都是通過 Lovart 在使用 Nano Banana Pro，因為 Gemini 每天的額度根本不夠用。最良心的一點是：Nano Banana Pro 在這上面 365 天內不消耗積分。 🤣當然，Basic 及以上會員期間可以免積分使用 365 天的不只是 Nano Banana Pro，其他比如 Nano Banana / Seedream / Midjourney 這些頂尖模型也一樣。 (AI范兒)