Nano Banana教學｜Google地圖怎麼轉3D？奈米香蕉9大熱門玩法、提示詞一次收|數位時代 BusinessNext

Nano Banana生圖新招！Google地圖怎麼轉3D圖示？9大熱門玩法、提示詞一次收

Nano Banana掀起社群熱潮，具多圖融合、角色一致性、語意理解等優勢。《數位時代》整理9種Nano Banana創意玩法與提示詞：

隨著Google推出Gemini 2.5 Flash Image（又稱Nano Banana）後，社群平台上不停出現各種新穎的玩法。

Nano Banana之所以能夠在社群上掀起熱潮，在於其能夠進行多圖融合、維持角色一致性以及對自然語言精準理解的能力，有效解決過往生成式AI在細節、語意理解上的瓶頸。

《數位時代》以下整理Nano Banana的9種有趣玩法以及提示詞，示範如何使用這個有趣的AI工具。

3種方式打開奈米香蕉

一般用戶可以透過以下3種方式使用Nano Banana：

Google Gemini應用程式

◦ 開啟 Gemini，選擇「2.5 Flash」模型，進入圖像功能。

◦ 上傳照片，輸入自然語言指令（如「換背景為海邊」、「衣服改成藍色」），即可生成新圖像。

Google AI Studio

◦ 前往 Google AI Studio。

◦ 在模型選擇中選擇「Gemini 2.5 Flash Image Preview」（Nano Banana）。

◦ 上傳圖片，輸入提示詞（Prompt），如「將角色變成 1/7 比例的公仔，放在電腦桌上」等，即可生成目標圖片。

LMArena 網站

◦ 進入 LMArena。

◦ 在Direct Chat模式下點擊Generate Images，並選擇gemini-2.5-flash模型。

◦ 上傳照片並輸入指令，即可體驗 Nano Banana 生成效果。

Google Map座標轉換等距圖像

使用這個Google位置將地標製作為3D等距圖像（僅限建築物），以遊戲主題公園的風格創建它，並直接覆蓋在原本地圖上

Google Map地點轉換真實世界視角

請畫出紅色箭頭處所看到的真實世界視角

拆解照片元素：食物原料展示

觀察這張食品圖，識別出所有可能用到的原料，將這些原料分別放置在碗或碟中，並搭配一些可能用到的調味料或香料，以俯拍角度呈現在白色或淺色木紋的背景上，營造出食材展示的感覺。

3D立體剖面圖

根據我提供的圖片，繪製出圖中物品的3D立體剖面設計圖，用高度還原的方式精細呈現起內部結構，每個零部件拆解並有序排列，各個部分都有清晰的英文標註，註明結構名稱和功能說明。

將照片轉為手繪過程

為圖片中的人物生成繪畫過程，並以四宮格的方式呈現：

第一步：僅有基本的線條草圖
第二步：在輪廓內填入基礎色調
第三步：疊加陰影以增加立體感
第四步：細節豐富且完整的彩繪插畫

舊照片修復上色

請修復這張照片並為它上色。

服裝試穿

請讓第一張圖的人物試穿第二張圖的服飾，並以全身照的形式呈現

將平面圖轉3D模型

建築圖轉3D模型

請用我提供的原圖，把圖片內主體變成電腦桌前的3D模型。

模型後方放置一個紙板箱，箱子上印有這張照片中的建築圖像。旁邊放置一台電腦，電腦螢幕顯示模型的3D設計圖。在紙板箱前方放一張卡紙，將建築模型放在卡紙上。模型以 PVC 材質呈現，背景為室內。

2D平面卡通轉3D公仔

請用我提供的原圖，把圖片內主體變成電腦桌前的立體公仔。

場景為一張電腦書桌，上面擺放著一個 1/7 比例的 PVC 公仔，角色以站立姿態呈現，並固定在透明圓形底座上，呈現出細緻逼真的動漫風格收藏品質感。

在公仔的背後是一台電腦螢幕，螢幕上顯示該角色的 3D 設計圖，就像有人正在進行設計過程。

桌面上另外放置了鍵盤、滑鼠、咖啡杯，以及其模型盒，設計為市售收藏品風格，正面印有該角色的彩色動漫插圖，呈現完整的周邊商品氛圍。

整體場景需營造出真實的書桌環境，具有自然光線與景深效果，就像用相機拍攝的實景照片。

多張照片融合

提供多個圖片素材，並根據想要呈現的效果下達合理的指令，如：

請讓第一張圖的角色坐在草地上，手上拿著可樂

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七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。