GPT Image 2 信息圖系列測評：數據可視化終於不用求人了
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GPT Image 2 生成信息圖：快但唔精準，最實用係步驟指南圖
呢篇文章係一個經常要畫圖表嘅自媒體人/產品經理，測試 GPT Image 2 可唔可以取代傳統圖表工具。佢試咗 8 個信息圖場景，由數據對比圖到 SWOT 分析，結論係：GPT Image 2 生成信息圖最大優勢係快同唔醜，但精確傳達數據仲要人工校準。
佢發現流程圖同步驟指南圖表現最好，尤其步驟指南圖已經達到公眾號發文標準；但數據對比圖同統計餅圖就只適合內部討論，正式提案要再用 Excel 或 PPT 核對。時間軸同對比表格都做得幾好，不過超過 10 個節點或嚴謹報告就唔建議直接用。
整體嚟講，呢個工具可以將「做信息圖」嘅時間由 1 小時壓縮到 5 分鐘，適合高頻輸出內容嘅人。作者建議嘅工作流係：先用 GPT Image 2 生成初稿 → 揀最好嘅 → 如果數據精確度要求高，就用專業工具複核 → 最後發佈。
- GPT Image 2 生成信息圖快且唔醜，但精確傳達數據仍需人工校準，適合內部討論或快速草稿。
- 最實用場景係步驟指南圖，6 步教程圖解已達公眾號發文標準，因為讀者更關注流程而非插畫精度。
- 流程圖同層級圖適合小團隊，但產品文檔或大規模架構建議用 draw.io 或 Figma 重畫。
- 數據對比圖、統計餅圖、對比表格只能做「大致展示」，正式報告要用 Excel 或專業工具生成再截圖。
- 建議工作流：5 分鐘用 GPT Image 2 出初稿 → 揀最好方案 → 用 Excel/PPT 複核數據 → 最終發佈。
步驟指南圖 Prompt 模板
生成一張"{主題}"的{步驟數}步教程圖解，步驟：1. ... 2. ... 要求：樣式：每一步一個卡片，卡片內有插畫示意；配色：步驟卡片用漸變背景（淺藍到白色）；箭頭：清晰標註步驟順序；風格：現代、插畫感，適合公眾號教程；尺寸：縱向長圖。
內容片段
生成一張數據對比柱狀圖，標題：2020-2025年AI工具用戶增長（單位：億）數據：
- 2020年：1.2億- 2021年：2.5億- 2022年：4.8億- 2023年：8.3億- 2024年：15.6億- 2025年：28.0億（預測）要求：
- 配色：漸變藍色（#1890ff到#52c41a）- 風格：現代、簡潔，適合PPT插入- 標註：每個柱子上方標註具體數值- 尺寸：16:9，高清點解要測 GPT Image 2 信息圖？
做諮詢、做數據分析成日要畫圖表：老闆話「將啲數據整個圖放 PPT 」，打開 Excel 插入圖表就覺得好醜，再開 Canva 揾模板改數據改配色，一搞就一個鐘。
GPT Image 2 出咗之後，我第一反應係：可唔可以直接生成信息圖？所以今次我試咗 8 個場景，由數據對比圖到 SWOT 分析，結論先俾你：GPT Image 2 最大優勢係快同唔醜，但要精確傳達數據就要人工校準。以下逐組拆解。
8 個場景實測：邊啲得、邊啲要小心
數據對比圖：柱狀圖出到 6 根柱，漸變藍色都做到，但座標軸字體偏細，唔適合客戶提案
第一個測試係生成「2020-2025 年 AI 工具用戶增長」柱狀圖。提示詞要求漸變藍色、標註數值、16:9。結果柱狀圖出到 6 根柱，顏色都啱，但字體太細，而且漸變效果顯得太業餘。結論係做到六七十分，只適合內部討論。
流程圖：步驟同判斷節點都正確，完美還原流程邏輯
用「用戶註冊流程」測試，包括判斷節點（驗證碼正確？）。AI 生咗圓角矩形同菱形，箭頭方向都清晰。呢個場景表現幾好，但作者建議產品文檔最好用 draw.io 或 Figma 重畫。
時間軸同層級圖都試過：時間軸 7 個節點大致啱位，但超過 10 個就易亂；層級圖適合小團隊，公司大就擠埋一嚿。統計餅圖同對比表格都有偏差——餅圖 5% 扇區標註擠埋一齊，對比表格嘅價格星標可能唔準確。
- 1 數據對比圖：柱狀圖基礎但字體細，適合內部討論，正式提案要校準
- 2 流程圖：步驟判斷都正確，但產品文檔建議用專業工具重畫
- 3 時間軸：7 個節點 OK，超過 10 個排版易亂，適合科普配圖
- 4 層級圖：小團隊（<20 人）適用，大規模會擠迫
- 5 統計餅圖：大致比例展示可，精確數據要用 Excel
- 6 對比表格：非正式對比可用，嚴謹報告要專業工具
- 7 步驟指南圖：最實用，公眾號可直接用
- 8 SWOT 分析圖：討論初稿 OK，正式 PPT 要手動優化
我的真實建議同工作流
GPT Image 2 唔可以完全取代專業圖表工具，但可以將做信息圖時間由 1 小時壓縮到 5 分鐘
測完 8 組，我判斷係：呢個工具唔係萬能，但對高頻輸出內容嘅人（自媒體、諮詢師、產品經理）嚟講，效率提升好大。以前要開 draw.io 慢慢拖組件連箭頭，而家 30 秒寫 prompt，一分鐘睇到 4 個方案。
下期預告：系列之六，人像生成系列——我會用 GPT Image 2 生成職業頭像、休閒人像、藝術風格人像，睇嚇佢可唔可以幫自媒體同求職者解決「冇好相片」嘅問題。
做顧問、做數據分析嘅朋友，成日遇到一個窘境：
老細話：「將呢個數據整張圖，放喺PPT入面」，然後你開咗Excel，插入圖表，發現——好樣衰。
然後你開咗Canva，揾模板，改數據，改配色，搞咗成一個鐘。
GPT Image 2出咗之後，我第一個反應係：可唔可以直接生成信息圖？
今期我試咗8個信息圖場景，由數據對比圖到SWOT分析，結論先俾你：
GPT Image 2生成信息圖，最大嘅優勢係「快」同埋「唔樣衰」。
但如果你要「精準傳達數據」，都仲係要人工校準。
下面逐組拆解。
案例01：數據對比圖生成
測試目標：生成一張「2020-2025年AI工具用戶增長對比」嘅柱狀圖，睇嚇AI可唔可以準確渲染數據同配色。
提示詞：
生成一張數據對比柱狀圖，
標題：2020-2025年AI工具用戶增長（單位：億）
數據：
- 2020年：1.2億
- 2021年：2.5億
- 2022年：4.8億
- 2023年：8.3億
- 2024年：15.6億
- 2025年：28.0億（預測）
要求：
- 配色：漸變藍色（#1890ff到#52c41a）
- 風格：現代、簡潔，適合PPT插入
- 標註：每個柱子上方標註具體數值
- 尺寸：16:9，高清
生成結果：
柱狀圖出咗嚟，6條柱都有，漸變藍色都啱。柱嘅上方都有標註數值。
但問題：
座標軸嘅字體偏細，放喺PPT入面可能睇唔清楚 漸變配色係做到咗，但同「現代簡潔」嘅風格，有啲唔係幾夾——漸變容易顯得唔夠專業
結論：數據對比圖生成，GPT Image 2做到「六七十分」。適合做「內部討論用圖」，唔適合直接放喺客戶提案。
案例02：流程圖生成
測試目標：生成一張「用戶註冊流程」嘅流程圖，包含判斷節點，睇嚇AI可唔可以理解流程邏輯。
提示詞：
生成一張"用戶註冊流程"的流程圖，
流程步驟：
1. 開始（用戶點擊註冊）
2. 輸入手機號
3. 接收驗證碼（判斷：驗證碼正確？）
- 是 → 下一步
- 否 → 重新輸入（循環）
4. 設置密碼
5. 選擇興趣標籤
6. 完成註冊（結束）
要求：
- 樣式：圓角矩形（流程步驟），菱形（判斷節點）
- 配色：藍色系（#1890ff），判斷節點用橙色（#fa8c16）
- 箭頭：清晰標註流程方向
- 風格：簡潔、專業，適合產品文檔
- 尺寸：橫向長圖，適合文檔插入
生成結果：
流程圖生成咗，6個步驟都畫咗，判斷節點（驗證碼正確？）都用咗菱形，完美。
結論：流程圖生成，適合做「流程討論嘅初稿」。但如果要放喺產品文檔入面俾開發睇，建議用專業工具（例如draw.io、Figma）重新畫過。
案例03：時間軸生成
測試目標：生成一張「AI發展簡史」嘅時間軸，由1950到2026，睇嚇AI可唔可以處理「時間+事件」嘅結構化資訊。
提示詞：
生成一張"AI發展簡史"的時間軸，
時間節點：
- 1950年：圖靈測試提出
- 1956年：達特茅斯會議，AI學科誕生
- 1997年：IBM深藍擊敗國際象棋冠軍
- 2012年：AlexNet在ImageNet奪冠，深度學習崛起
- 2016年：AlphaGo擊敗李世石
- 2022年：ChatGPT發佈，AI大模型時代開啓
- 2026年：GPT Image 2發佈，多模態AI成熟
要求：
- 樣式：橫向時間軸，事件標註在軸線上方/下方交替
- 配色：科技藍（#1890ff），重要節點用紅色標註
- 風格：插畫感，適合公眾號長圖
- 尺寸：橫向長圖（寬度1200px）
生成結果：
時間軸生成咗，7個時間節點都有，位置都大致啱。
但問題：
節點分佈唔均勻，有啲近有啲遠 插畫感嘅風格，做得比較模板化，亦都缺乏統一性
結論：時間軸生成，適合做「科普類文章配圖」。但如果時間節點好多（例如超過10個），AI嘅排版容易亂。
案例04：層級圖生成
測試目標：生成一張「互聯網公司組織架構圖」，睇嚇AI可唔可以處理「層級關係」嘅可視化。
提示詞：
生成一張"互聯網公司組織架構圖"，
層級：
- 頂層：CEO
- 第二層：CTO、CPO、C0O
- 第三層（CTO下）：前端團隊、後端團隊、AI團隊、測試團隊
- 第三層（CPO下）：UI設計、用戶研究、數據分析
- 第三層（C0O下）：市場、運營、客服
要求：
- 樣式：樹狀結構，層級清晰
- 配色：頂層深藍（#1a1a2e），中層藍色（#1890ff），基層淺藍（#e6f7ff）
- 連線：清晰標註上下級關係
- 風格：專業、簡潔，適合公司內部文檔
- 尺寸：縱向長圖
生成結果：
組織架構圖生成咗，5個層級都畫咗，連線都有，層級清晰明瞭。
結論：層級圖生成，適合做「小團隊嘅組織架構」（例如少過20人）。如果公司規模大、層級多，AI生成嘅圖容易逼埋一嚿。
案例05：統計餅圖生成
測試目標：生成一張「設計師工作時長分佈」嘅餅圖，睇嚇AI可唔可以準確渲染比例同標註。
提示詞：
生成一張"設計師工作時長分佈"的餅圖，
數據：
- 需求溝通：15%
- 靈感探索：20%
- 設計執行：40%
- 修改調整：20%
- 其他：5%
要求：
- 配色：5種柔和配色（不要刺眼）
- 標註：每個扇區標註名稱和百分比
- 樣式：三維立體感（輕微3D效果）
- 風格：現代、簡潔
- 尺寸：正方形，適合PPT插入
生成結果：
餅圖生成咗，5個扇區都有，配色都柔和。
但問題：
「其他：5%」呢個扇區，太細喇，標註文字逼埋一齊 中心點冇對齊，三維立體感嘅效果，做得比較假——唔似專業圖表工具嘅3D餅圖
結論：餅圖生成，適合做「大致比例展示」。但如果你要精準傳達「呢個扇區係15%、嗰個係20%」，都仲係要用Excel或專業圖表工具生成，然後截圖。
案例06：對比表格生成
測試目標：生成一張「GPT-4 vs Claude vs Gemini」嘅功能對比表，睇嚇AI可唔可以處理「結構化對比資訊」。
提示詞：
生成一張"GPT-4 vs Claude vs Gemini"的功能對比表，
對比維度：
- 模型尺寸（參數規模）
- 多語言支持
- 代碼能力
- 圖像生成
- 價格（API調用）
要求：
- 樣式：表格，3列（GPT-4、Claude、Gemini）
- 配色：表頭深藍（#1a1a2e），奇數行淺灰（#fafafa），偶數行白色
- 標註：每個維度的對比用星標（★）表示強弱
- 風格：專業、清晰，適合報告插入
- 尺寸：橫向，適合A4紙打印
生成結果：
對比表格生成咗，3列都有，5個對比維度都畫咗。
但問題：
「價格（API調用）」呢個維度，AI可能唔瞭解最新嘅定價，生成嘅星標對比可能唔準確 表格嘅邊框粗幼、配色嘅專業感，唔及專業圖表工具（例如Excel、Numbers）
結論：對比表格生成，適合做「非正式對比展示」。如果要做「嚴謹嘅競品分析報告」，都係建議用專業工具生成表格，然後截圖放入文檔。
案例07：步驟指南圖生成
測試目標：生成一張「如何用AI生成UI」嘅6步教程圖解，睇嚇AI可唔可以做「步驟化信息圖」。
提示詞：
生成一張"如何用AI生成UI"的6步教程圖解，
步驟：
1. 準備需求描述（明確你要什麼界面）
2. 選擇AI工具（GPT Image 2、Midjourney等）
3. 編寫提示詞（描述界面佈局、配色、風格）
4. 生成初稿（AI輸出界面圖）
5. 人工優化（在Figma裏調整細節）
6. 交付使用（給開發或直接給客戶看）
要求：
- 樣式：每一步一個卡片，卡片內有插畫示意
- 配色：步驟卡片用漸變背景（淺藍到白色）
- 箭頭：清晰標註步驟順序
- 風格：現代、插畫感，適合公眾號教程
- 尺寸：縱向長圖（適合手機閲讀）
生成結果：
6步教程圖解生成咗，每個步驟一個卡片，插畫示意都好到位。
結論：步驟指南圖生成，係GPT Image 2喺信息圖領域最實用嘅場景之一。因為步驟化內容，讀者更關注「流程」而唔係「每個插畫嘅精度」。AI生成嘅步驟圖，已經可以達到公眾號發文標準。
案例08：SWOT分析圖生成
測試目標：生成一張「AI對UI設計師影響」嘅SWOT分析圖，睇嚇AI可唔可以處理「四象限」嘅結構化資訊。
提示詞：
生成一張"AI對UI設計師影響"的SWOT分析圖，
四個象限：
- 優勢（Strengths）：快速生成靈感、降低重複性工作
- 劣勢（Weaknesses）：細節精度不夠、一致性控制弱
- 機會（Opportunities）：新崗位湧現（AI訓練師、提示詞工程師）
- 威脅（Threats）：初級設計師崗位可能被壓縮
要求：
- 樣式：四象限佈局，每個象限一個色塊
- 配色：優勢（綠）、劣勢（黃）、機會（藍）、威脅（紅）
- 標註：每個象限內部列出2-3個要點
- 風格：專業、簡潔，適合報告PPT
- 尺寸：正方形，適合PPT插入
生成結果：
SWOT分析圖生成咗，四個象限都有，配色都按要求（綠/黃/藍/紅）。
結論：SWOT分析圖生成，適合做「討論用嘅初稿」。如果要做「正式報告PPT裏嘅SWOT圖」，建議用PPT自帶嘅SmartArt，或者Figma手動畫。
8組案例總結
我嘅真實建議
試完呢8組，我對「GPT Image 2生成信息圖」嘅判斷係：
佢唔可以完全取代「專業圖表工具」，但可以將「做信息圖嘅時間」由1個鐘壓縮到5分鐘。
以前你要整張流程圖，要開draw.io，拖組件，連箭頭，調配色，搞半日。而家你花30秒寫個提示詞，一分鐘就可以睇到4種方案。
呢個效率差，對於高頻輸出內容嘅人（自媒體、顧問、產品經理）嚟講，價值好大。
我嘅建議工作流程：
用GPT Image 2快速生成信息圖初稿 → 揀最好嘅 → 如果數據精準度要求高，用Excel/PPT核實數據 → 發佈。
下期預告：系列之六，人像生成系列——我試咗用GPT Image 2生成職業頭像、休閒人像、藝術風格人像，睇嚇佢可唔可以幫自媒體人同求職者解決「冇好相」嘅焦慮。
做諮詢、做數據分析的朋友，經常遇到一個窘境：
老闆說"把這個數據做個圖，放PPT裏"，然後你打開Excel，插入圖表，發現——醜。
然後你打開Canva，找模板，改數據，改配色，折騰一小時。
GPT Image 2出來後，我第一反應是：能不能直接生成信息圖？
這期我測了8個信息圖場景，從數據對比圖到SWOT分析，結論先給你：
GPT Image 2生成信息圖，最大的優勢是"快"和"不醜"。
但如果你要"精確傳達數據"，還是得人工校準。
下面逐組拆解。
案例01：數據對比圖生成
測試目標：生成一張"2020-2025年AI工具用戶增長對比"的柱狀圖，看AI能不能準確渲染數據和配色。
提示詞：
生成一張數據對比柱狀圖，
標題：2020-2025年AI工具用戶增長（單位：億）
數據：
- 2020年：1.2億
- 2021年：2.5億
- 2022年：4.8億
- 2023年：8.3億
- 2024年：15.6億
- 2025年：28.0億（預測）
要求：
- 配色：漸變藍色（#1890ff到#52c41a）
- 風格：現代、簡潔，適合PPT插入
- 標註：每個柱子上方標註具體數值
- 尺寸：16:9，高清
生成結果：
柱狀圖出來了，6根柱子都有，漸變藍色也對。柱子上方也標註了數值。
但問題：
座標軸的字體偏小，放到PPT裏可能看不清 漸變配色是做到了，但和"現代簡潔"的風格，有點不符合——漸變容易顯得不夠專業
結論：數據對比圖生成，GPT Image 2能做到"六七十分"。適合做"內部討論用圖"，不適合直接放客戶提案。
案例02：流程圖生成
測試目標：生成一張"用戶註冊流程"的流程圖，包含判斷節點，看AI能不能理解流程邏輯。
提示詞：
生成一張"用戶註冊流程"的流程圖，
流程步驟：
1. 開始（用戶點擊註冊）
2. 輸入手機號
3. 接收驗證碼（判斷：驗證碼正確？）
- 是 → 下一步
- 否 → 重新輸入（循環）
4. 設置密碼
5. 選擇興趣標籤
6. 完成註冊（結束）
要求：
- 樣式：圓角矩形（流程步驟），菱形（判斷節點）
- 配色：藍色系（#1890ff），判斷節點用橙色（#fa8c16）
- 箭頭：清晰標註流程方向
- 風格：簡潔、專業，適合產品文檔
- 尺寸：橫向長圖，適合文檔插入
生成結果：
流程圖生成了，6個步驟都畫了，判斷節點（驗證碼正確？）也用了菱形，完美。
結論：流程圖生成，適合做"流程討論的初稿"。但如果要放到產品文檔裏給開發看，建議用專業工具（比如draw.io、Figma）重畫。
案例03：時間軸生成
測試目標：生成一張"AI發展簡史"的時間軸，從1950到2026，看AI能不能處理"時間+事件"的結構化信息。
提示詞：
生成一張"AI發展簡史"的時間軸，
時間節點：
- 1950年：圖靈測試提出
- 1956年：達特茅斯會議，AI學科誕生
- 1997年：IBM深藍擊敗國際象棋冠軍
- 2012年：AlexNet在ImageNet奪冠，深度學習崛起
- 2016年：AlphaGo擊敗李世石
- 2022年：ChatGPT發佈，AI大模型時代開啓
- 2026年：GPT Image 2發佈，多模態AI成熟
要求：
- 樣式：橫向時間軸，事件標註在軸線上方/下方交替
- 配色：科技藍（#1890ff），重要節點用紅色標註
- 風格：插畫感，適合公眾號長圖
- 尺寸：橫向長圖（寬度1200px）
生成結果：
時間軸生成了，7個時間節點都有，位置也大致對。
但問題：
節點分佈不均勻，有些近有些遠 插畫感的風格，做得比較模板化，也缺乏統一性
結論：時間軸生成，適合做"科普類文章配圖"。但如果時間節點很多（比如超過10個），AI的排版容易亂。
案例04：層級圖生成
測試目標：生成一張"互聯網公司組織架構圖"，看AI能不能處理"層級關係"的可視化。
提示詞：
生成一張"互聯網公司組織架構圖"，
層級：
- 頂層：CEO
- 第二層：CTO、CPO、C0O
- 第三層（CTO下）：前端團隊、後端團隊、AI團隊、測試團隊
- 第三層（CPO下）：UI設計、用戶研究、數據分析
- 第三層（C0O下）：市場、運營、客服
要求：
- 樣式：樹狀結構，層級清晰
- 配色：頂層深藍（#1a1a2e），中層藍色（#1890ff），基層淺藍（#e6f7ff）
- 連線：清晰標註上下級關係
- 風格：專業、簡潔，適合公司內部文檔
- 尺寸：縱向長圖
生成結果：
組織架構圖生成了，5個層級都畫了，連線也有，層級清晰明瞭。
結論：層級圖生成，適合做"小團隊的組織架構"（比如少於20人）。如果公司規模大、層級多，AI生成的圖容易擠成一團。
案例05：統計餅圖生成
測試目標：生成一張"設計師工作時長分佈"的餅圖，看AI能不能準確渲染比例和標註。
提示詞：
生成一張"設計師工作時長分佈"的餅圖，
數據：
- 需求溝通：15%
- 靈感探索：20%
- 設計執行：40%
- 修改調整：20%
- 其他：5%
要求：
- 配色：5種柔和配色（不要刺眼）
- 標註：每個扇區標註名稱和百分比
- 樣式：三維立體感（輕微3D效果）
- 風格：現代、簡潔
- 尺寸：正方形，適合PPT插入
生成結果：
餅圖生成了，5個扇區都有，配色也柔和。
但問題：
"其他：5%"這個扇區，太小了，標註文字擠在一起 中心點沒有對齊，三維立體感的效果，做得比較假——不像專業圖表工具的3D餅圖
結論：餅圖生成，適合做"大致比例展示"。但如果你要精確傳達"這個扇區是15%、那個是20%"，還是得用Excel或專業圖表工具生成，然後截圖。
案例06：對比表格生成
測試目標：生成一張"GPT-4 vs Claude vs Gemini"的功能對比表，看AI能不能處理"結構化對比信息"。
提示詞：
生成一張"GPT-4 vs Claude vs Gemini"的功能對比表，
對比維度：
- 模型尺寸（參數規模）
- 多語言支持
- 代碼能力
- 圖像生成
- 價格（API調用）
要求：
- 樣式：表格，3列（GPT-4、Claude、Gemini）
- 配色：表頭深藍（#1a1a2e），奇數行淺灰（#fafafa），偶數行白色
- 標註：每個維度的對比用星標（★）表示強弱
- 風格：專業、清晰，適合報告插入
- 尺寸：橫向，適合A4紙打印
生成結果：
對比表格生成了，3列都有，5個對比維度也畫了。
但問題：
"價格（API調用）"這個維度，AI可能不瞭解最新的定價，生成的星標對比可能不準確 表格的邊框粗細、配色的專業感，不如專業圖表工具（比如Excel、Numbers）
結論：對比表格生成，適合做"非正式對比展示"。如果要做"嚴謹的競品分析報告"，還是建議用專業工具生成表格，然後截圖放入文檔。
案例07：步驟指南圖生成
測試目標：生成一張"如何用AI生成UI"的6步教程圖解，看AI能不能做"步驟化信息圖"。
提示詞：
生成一張"如何用AI生成UI"的6步教程圖解，
步驟：
1. 準備需求描述（明確你要什麼界面）
2. 選擇AI工具（GPT Image 2、Midjourney等）
3. 編寫提示詞（描述界面佈局、配色、風格）
4. 生成初稿（AI輸出界面圖）
5. 人工優化（在Figma裏調整細節）
6. 交付使用（給開發或直接給客戶看）
要求：
- 樣式：每一步一個卡片，卡片內有插畫示意
- 配色：步驟卡片用漸變背景（淺藍到白色）
- 箭頭：清晰標註步驟順序
- 風格：現代、插畫感，適合公眾號教程
- 尺寸：縱向長圖（適合手機閲讀）
生成結果：
6步教程圖解生成了，每個步驟一個卡片，插畫示意也很到位。
結論：步驟指南圖生成，是GPT Image 2在信息圖領域最實用的場景之一。因為步驟化內容，讀者更關注"流程"而不是"每個插畫的精度"。AI生成的步驟圖，已經能達到公眾號發文標準。
案例08：SWOT分析圖生成
測試目標：生成一張"AI對UI設計師影響"的SWOT分析圖，看AI能不能處理"四象限"的結構化信息。
提示詞：
生成一張"AI對UI設計師影響"的SWOT分析圖，
四個象限：
- 優勢（Strengths）：快速生成靈感、降低重複性工作
- 劣勢（Weaknesses）：細節精度不夠、一致性控制弱
- 機會（Opportunities）：新崗位湧現（AI訓練師、提示詞工程師）
- 威脅（Threats）：初級設計師崗位可能被壓縮
要求：
- 樣式：四象限佈局，每個象限一個色塊
- 配色：優勢（綠）、劣勢（黃）、機會（藍）、威脅（紅）
- 標註：每個象限內部列出2-3個要點
- 風格：專業、簡潔，適合報告PPT
- 尺寸：正方形，適合PPT插入
生成結果：
SWOT分析圖生成了，四個象限都有，配色也按要求的（綠/黃/藍/紅）。
結論：SWOT分析圖生成，適合做"討論用的初稿"。如果要做"正式報告PPT裏的SWOT圖"，建議用PPT自帶的SmartArt，或者Figma手動畫。
8組案例總結
我的真實建議
測完這8組，我對"GPT Image 2生成信息圖"的判斷是：
它不能完全替代"專業圖表工具"，但能把"做信息圖的時間"從1小時壓縮到5分鐘。
以前你要做個流程圖，得打開draw.io，拖組件，連箭頭，調配色，折騰半天。現在你花30秒寫個提示詞，一分鐘就能看到4種方案。
這個效率差，對於高頻輸出內容的人（自媒體、諮詢師、產品經理）來說，價值巨大。
我的建議工作流：
用GPT Image 2快速生成信息圖初稿 → 挑最好的 → 如果數據精確度要求高，用Excel/PPt複核數據 → 發佈。
下期預告：系列之六，人像生成系列——我測了用GPT Image 2生成職業頭像、休閒人像、藝術風格人像，看看它能不能幫自媒體人和求職者解決"沒好照片"的焦慮。