奈米香蕉教學|和小時候的自己合照怎麼做?提示詞、指令步驟一次收
奈米香蕉教學|和小時候的自己合照怎麼做?提示詞、指令步驟一次收

近期在社群媒體上掀起一股成年與小時候的合照風潮,使用Google的 AI 圖像生成模型Gemini Nano Banana,就能讓你與自己的童年同框,2步驟生成指令一次看!

步驟一:設計你的專屬指令

首先,為了讓影像細節和效果達到最佳,需要從以下 4 個關鍵面向來撰寫你的指令:

  • 人物設定: 描述成年和童年照片的表情、動作、穿著等細節, 並寫出「保持與原照細節一致」,避免額外生成不相關的事物
  • 場景設計: 設定合照發生的地點和環境(例如:家裡客廳、電梯等)。
  • 拍攝視角: 決定照片的構圖和角度(例如:特寫、全身照、仰角拍攝、溫暖的日光感)。
  • 呈現效果: 描述你希望的最終畫風(例如:3D 擬真、油畫質感、復古底片風格等)。

需要注意的是, 指令愈詳細、愈精確,最終的影像細節品質就會愈能提升

步驟二:上傳照片與一鍵生成

接著前往Gemini Nano Banana 平台,上傳你的成年時期及童年時期2張照片,輸入步驟一的指令,點擊生成,就能獲得一張與童年自己並肩的創意合照。

經《數位時代》測試過後, 建議將成年照與童年照合併為同一張照片上傳,能讓AI容易辨別年紀差異並順利生成新圖

以下為《數位時代》的操作指令範本,以台灣歌手蔡依林為例:

蔡依林童年合照
圖/ 左圖:翻攝自網路/右圖:蔡依林臉書

輸入指令:

  • 人物設定: 將圖片的成年照與童年照合併在同一畫面中。兩人背靠背站立凝視鏡頭,他們的衣著款式和顏色必須維持原樣,且臉部細節要高度還原原圖,呈現出逼真細緻的質感。
  • 場景設計: 背景設定在一個內部充滿閃爍燈光、氛圍獨特的拍貼機裡,營造出活潑的空間感。
  • 拍攝視角: 採用廣角鏡頭進行構圖,並選擇從低處向上拍攝(仰拍),目的是突出『身處拍貼機內』趣味、誇張的視角。
  • 呈現效果: 成品要呈現出宛如手機當下隨手拍出的真實影像質感,色彩需鮮明且自然,同時保有豐富的光影細節與層次感。

最終呈現:

蔡依林童年合成照
圖/ Nano Banana生成

再來試試看黑白照片,這次以美國歌手Bruno Mars為例:

Bruno Mars童年合照
圖/ 左圖:翻攝自網路/右圖:Bruno Mars X

輸入指令:

  • ** 人物設定:** 將圖片的成年照與童年照合併,兩人要背靠背抱胸,自信地直視鏡頭。他們的臉部細節和原本的衣著必須完全保留不變。
  • 場景設計: 背景設定在復古舞廳,要有迪斯可球,但整體背景要簡潔。
  • 拍攝視角: 使用廣角鏡頭,從高處往下拍(俯拍),營造出強烈的舞廳氛圍感。
  • 呈現效果: 期望畫面呈現具有復古感,色彩自然真切,同時保有豐富的光影漸變與細節。

最終效果:

可以看到即使是黑白照片,Nano Banana能自動上色,顏色也顯得自然。

Generated Image October 01, 2025 - 12_47PM.png
圖/ Bruno Mars

最後測試美國歌手Taylor Swift與童年自己互相擁抱的畫面:

Taylor Swift童年合照
圖/ 左圖:Taylor Swift Wiki/右圖:Taylor Swift X
  • 人物設定: 請將成年期與童年期的照片融合為一,創造出兩位「自己」喜悅地互相擁抱的畫面。兩人的面部特徵和原始服裝必須完整保留,確保真實細膩的呈現。
  • 場景設計: 背景設定在演唱會熱鬧後的後台,但請保持環境簡潔,不過於雜亂。
  • 拍攝視角: 採用廣角鏡頭進行平視拍攝,捕捉人物最自然的互動,並著重烘托出當下的溫馨氛圍。
  • 呈現效果: 期望畫面呈現如同手機捕捉的即時感,色彩自然真切,同時保有豐富的光影漸變與細節。

最終呈現:

除了站立,Nano Banana在人物擁抱的肢體動作非常自然,臉部細節也到位。

Generated Image October 01, 2025 - 1_02PM.png
圖/ Taylor Swift

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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