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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近年談 AI 轉型的金融業者不少，多半從技術切入，闡述架構藍圖與導入策略。富邦人壽則選擇從行政端著手，先問哪個場景最攸關保戶，再決定 AI 該往哪裡導入。「關鍵在於回歸以人為本的核心，專注於客戶體驗。」保單行政處處主管蔡佳蓉副總經理指出，核保、理賠與客服，是服務價值鏈中與保戶互動最直接的三大關鍵，自然成為富邦人壽 AI 布局的起點。

以 AI 賦能核保，審查時間省六成

開始一張保單的旅程，核保是第一步，攸關保戶是否能儘速取得保障。投保過程中，若涉及既有病史或體況，核保便須介入評估，綜合審視商品條款、投保規則與法律規範，以決定是否承保，可說是一項高度專業的決策工程。

「以一份新契約為例，客戶的病歷資料可能厚達百頁。核保員得逐頁翻找診斷紀錄、用藥史與手術紀錄，判斷其對承保的影響。但大多數核保人員並不具備醫護背景，這方面的專業判斷力全靠長期經驗積累，導致傳統作業十分耗時。」蔡佳蓉解釋。

為此，富邦人壽建構「核保智能助理」，運用生成式 AI 摘要病歷，解決過往判讀大量專業英文病歷的痛點。這可不是把資料丟進 AI 資料庫就好——蔡佳蓉分享，導入過程中的挑戰之一，是為特種個資去識別化，需先透過個資遮罩工具處理病歷；此外，針對 AI 常見的「幻覺」風險，團隊也反覆調校提示詞，讓摘要報告力求精準正確。

她強調， AI 定位為「初篩與重點整理」的助手，最終決策權仍歸於核保員。透過 AI 摘要、核保員決策的人機協作模式，體況審查平均作業時間成功從 40 分鐘縮短至 15 分鐘，核保效率提升六成，讓核保同仁能將心力集中於高風險案件與例外處理。

以 AI 輔助判讀，加速理賠條款今昔對照

同樣面對大量資料判讀挑戰的，還有理賠。理賠是保險公司實踐承諾、展現服務價值的重要時刻，但隨著醫療技術不斷進步，許多保單條款當年訂定的手術項目，到了今天可能已發展出全新的治療方式。理賠人員需要從大量醫療資料中，判斷新技術是否符合條款約定，過程相當耗時，也需要高度的醫療專業知識。

對此，富邦人壽導入「理賠智能助理」，整合醫療資訊與內部顧問醫師的專業意見，協助理賠人員快速比對保單條款與客戶所接受治療的對應關係。例如，當醫療科技演進產生新的手術方式時，AI 可協助理賠人員快速了解該疾病與手術的進行方式，並檢索相關條款與內部規則，提供理賠判斷建議，縮短過去需逐一查找資料的時間。此外，系統亦能協助摘錄擷取診斷書、病理報告及醫療費用單據等理賠文件審核重點，大幅縮短人工判讀比對時間，讓理賠人員更專注於專業判斷與保戶溝通，加速理賠服務效率與一致性。

客戶服務處處主管張婉茹指出：「AI 除了加速理賠作業，也能將資深理賠人員的專業經驗與判斷邏輯濃縮為高效吸收的知識庫，協助新進同仁快速掌握案件重點與判斷依據，縮短學習曲線，並提升理賠判斷的一致性與品質。」透過 AI 助理減輕資料整理的負擔，理賠人員得以將精力回歸專業決策與客戶溝通。

以 AI 客服加速分流，前線服務更到位

在核保與理賠之外，最大量的服務場景是客服。張婉茹表示，隨著數位原生世代逐漸成為保戶主力，客戶傾向先自主操作解決問題，不會直接撥打電話；一旦選擇撥打電話，就代表問題已超出自助服務能處理的範圍。

對此，AI 客服的導入，不只是回答問題，更是協助客戶找到最適合服務管道的「智慧導航員」。「我們是第一線面對客戶，因此 AI 客服最重要的不是回答得多，而是回答得正確。」張婉茹表示，富邦人壽在設計上特別重視回答來源的可信度，透過既有知識庫與 FAQ 資料治理機制，讓 AI 優先扮演「理解需求、引導服務」的角色，確保保戶獲得正確且一致的資訊。

事實上，富邦人壽的文字客服早於大型語言模型盛行前便已上線，目前文字客服平均每月處理超過六萬則訊息，智能助理能即時理解客戶需求，將保單查詢、資料變更等簡易服務導引至 App 或線上平台快速完成；面對理賠、保單變更或保障內容等較複雜的需求，則由真人客服接手提供專業協助。讓簡單問題快速解決、複雜問題由專人服務，將有限的人力資源投入最需要專業與溫度的服務情境，讓分流機制發揮實際成效。

從核保員手中的病歷、理賠人員桌上的單據，到線上客服的迅速回應，富邦人壽的 AI 布局，始終緊貼第一線作業現場。張婉茹表示，科技發展不一定要一次 end to end 全到位，應該是不停小步快跑，慢慢把應用場景擴大。去年底推出的全新富邦人壽 App，將「簡單、貼心、隨行」的理念落實在使用者介面體驗上，就是一次階段性集大成的成果。

但無論 AI 如何加速資料判讀、優化流程，專業判斷與服務溫度仍是機器無法取代的核心。「要有專業，才能判斷 AI 的產出品質。」富邦人壽兩位主管也強調，科技迅速發展下，富邦人壽導入 AI，不是要取代核保員、理賠人員或客服人員，而是希望讓每一位同仁把時間花在最有價值的地方。當AI承接了流程中繁瑣的資料負荷，人員就能更專注在判斷、溝通與服務，讓同仁的專業與心力回歸到最需要判斷力與人情味的溝通之上，這才是真正以客戶為中心的 AI 轉型。也是富邦人壽實現「AI Everywhere」的旅途上不忘的目標。