提供清晰、具體且帶有上下文的指令，對 Nano-Banana Pro 的產圖效果有何影響？ | 數位時代

清晰、具體且帶有上下文的指令對 Nano-Banana Pro 產圖的影響

對 Nano-Banana Pro 而言，指令的清晰度、具體性和上下文是影響產圖效果的關鍵。相較於傳統的「關鍵字堆疊」方式，Nano-Banana Pro 作為一個思考型模型，更擅長理解具體的意圖和物理規則。因此，提供更豐富的上下文資訊能讓模型更好地發揮效能。

避免「關鍵字堆疊」並以情境和自然語言溝通

傳統上，僅輸入零碎的關鍵字（如「狗、公園、4K、真實感」）來產生圖片的方式，無法充分利用 Nano-Banana Pro 的能力。取而代之的是，使用者應避免這種「關鍵字堆疊」，並採用更自然、更像與人類藝術家溝通的方式來撰寫提示詞。

像創意總監一樣下指令

使用者可以將自己視為創意總監，像指導藝術家一樣，使用完整的句子和自然語言來描述期望的畫面。例如，不要只寫「帥氣跑車、霓虹燈、8K」，而應該寫「電影廣角鏡頭下，一輛未來感跑車在雨夜東京街頭奔馳，霓虹燈反射在濕滑路面與車身金屬底盤上」。此外，提供圖片用途的情境也能幫助 AI 模型啟動「思考」模式，例如：「為一本巴西高級食譜製作的三明治圖片」，模型將自動推斷出專業的擺盤與景深。

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