AI繪圖提示詞怎麼下?掌握3步驟黃金原則,幫你生出超優「視覺筆記」!
AI繪圖提示詞怎麼下?掌握3步驟黃金原則,幫你生出超優「視覺筆記」!

許多人嘗試用 AI 繪製圖表,將繁雜內容轉化為概念化的視覺筆記(Sketchnote),卻往往得到文字破碎、版面失衡的「外星語」圖片。

其實,生成關鍵在於 「先邏輯,後視覺」 ,也就是先把內容拆解成容易交付給AI生成的資訊格式,再依照指定的視覺風格,要求AI生成視覺筆記。

雖然說這種「文生圖」的工作流,已經在Google旗下的NotebookLM獲得極佳的生成體驗,但如果要更高程度的掌握生成內容,就可以參考本文的處理方式。

本文將拆解一套經過驗證的標準化工作流,透過任何AI助理收斂內容、Gemini 生成影像,讓你用一套 Prompt 就能產出簡報級的視覺筆記(Sketchnote)。

為什麼你需要掌握這項技能?

在資訊爆炸的時代,一張清晰的「視覺筆記」勝過千言萬語。這套工作流能協助你:

  • 高質感輸出: 產出解析度高、風格統一的手繪感筆記。
  • 即戰力應用: 成品可直接用於簡報(PPT)、學習講義或文章首圖。
  • 思維視覺化: 解決 AI 生成文字圖像時常見的「幻覺」與「亂碼」問題。

以下將以《Science》中的最新論文〈鴨嘴龍恐龍的肉質中線與蹄部揭示陸相黏土模板式「乾屍化」〉作為範例:

鴨嘴龍
論文中的鴨嘴龍示意圖,AI生成過程中會依此重繪恐龍外型。
圖/ Science

步驟一:將長文「結構化」

切記,不要把整份報告直接丟給影像模型。影像生成的邏輯不同於文字,輸入過多雜訊會導致構圖崩潰。我們需要先利用AI助理(ChatGPT、Gemini、Calude皆可)進行「概念壓縮」。

動作指令:

  1. 將原始長文或PDF檔案貼入AI助理。
  2. 輸入以下指令進行結構化摘要:

「請將這段內容歸納成簡短、獨立的學習重點,讓我能快速掌握核心概念。」

  1. 關鍵產出: 取得一份「短句、列點、邏輯清晰」的核心概念清單。這就是我們後續生成的「燃料」。
視覺筆記步驟一
將龐雜資料整理成條列是重點,是第一個步驟。
圖/ Gemini

步驟二:啟動Gemini

Gemini 目前在處理圖文整合的邏輯上表現優異。請依照以下步驟操作:

  1. 開啟 Google Gemini
  2. 貼上剛才取得的「重點摘要文字」
  3. 接著,輸入下方的「標準化 Prompt 框架」
視覺筆記步驟二
先貼上「視覺筆記」的提示詞,再貼上AI整理過的內容。
圖/ Gemini

步驟三:標準化風格與版面設定

請直接複製以下提示詞(無需更動),這段 Prompt 包含了「視覺引導」、「色彩心理學」與「排版邏輯」的精密設定:

為上述筆記製作一張手繪的『視覺筆記』(sketchnote) 圖像摘要。背景使用潔白的紙張(無格線)。藝術風格應為『圖像記錄』(graphic recording) 或『視覺思考』(visual thinking),使用黑色細針筆描繪清晰的輪廓與文字。使用彩色馬克筆(具體為藍綠色、橘色和柔和的紅色)進行簡單的陰影處理與點綴。

將主標題置中於一個立體風格的長方形框內。在標題周圍以放射狀分佈簡單的塗鴉、商業圖標、火柴人和圖表來說明概念。使用箭頭連接各個想法。文字應清晰獨特,採用手寫的全大寫印刷體風格,易於閱讀且條理分明,呈現出專業腦力激盪會議的氛圍。版面配置為 A4 大小。文字採用台灣繁體中文。

其生成結果如下:

視覺筆記成品
依照最新論文生成的視覺筆記成品。
圖/ Gemini生成

如何提升生成良率?

即使有了標準 Prompt,生成的穩定度仍取決於輸入的內容。以下是 3 個優化輸出的實戰心法:

  1. 保持「短句化」: 每一點摘要最好控制在 1 行以內。AI 是畫圖的,不是排版軟體,字數越少,錯誤率越低。
  2. 分組再輸入: 如果內容很長,請先拆解成 3–5 個主題群組(如:方法論、執行步驟、注意事項)再進行生成。
  3. 邏輯線索視覺化: 若發現關聯性不明顯,可手動在 Prompt 中強調「使用清晰箭頭連接步驟」。

總地來說,如果AI助理在第一步驟的摘要產出時就已經發現內容龐雜,也可以直接把上述心法當成規則貼給AI,要求AI輸出成符合需求的摘要格式。

結語:人機協作的新工作流

這套方法的精髓,不在於單一的 Prompt,而在於「雙階段流程」:先用文字模型(LLM)將內容「概念化」,再用影像模型將概念「視覺化」。

掌握這個邏輯,你就不再只是對著 AI 喊「畫一張圖」,而是像一位創意總監,精準調度 AI 團隊產出專業的視覺成果。

延伸閱讀:Nano Banana實測|AI生圖神器怎麼用?修圖、合成、多輪修改,一句提示就搞定?
實測|Lovart Slides上手指南:4步驟駕馭 NanoBanana Pro,做出「可分層可細修」的專業PPT

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #AI工具 #Gemini
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

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

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

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。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

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。

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