Nano Banana 2做數據可視化卡片,顏值超高、推理能力極強,美中不足的是...

作者:AIGC好語知時節
日期:2026年3月3日 上午12:00
來源:WeChat 原文

整理版優先睇

速讀 5 個重點 高亮

Nano Banana 2 數據可視化卡片:顏值超高但數據幻覺嚴重,5個案例全面測試

整理版摘要

呢篇文章係作者親身測試 Nano Banana 2 喺數據可視化卡片嘅能力,佢用咗5個唔同案例(雙軸圖、折線圖、玫瑰圖、子彈圖、雷達圖),每個案例都試咗幾種風格(繽紛霓虹、賽博朋克、高級活力橘、純淨理性)。背景係作者之前用 Remotion 做動態視頻,見到 Nano Banana 2 上線就想試嚇佢嘅生圖能力。整體結論係:Nano Banana 2 優點好突出——顏值極高,設計感強,推理能力唔錯,可以自動計算數據同補充資訊;但缺點都好明顯——圖表入面嘅數據幻覺非常嚴重,成日對唔上真實數字。作者認為長遠呢個問題會被解決,但短期可以靠二次校對抽卡或者用 Lovart 後期修改。

文章詳細列出每個案例嘅具體數據、設計系統提示詞,同埋每個案例嘅優缺點觀察。最後作者總結話,Nano Banana 2 嘅優點遠大於缺點,尤其係賽博朋克風格嘅圖表簡直展示到「數據之美」,而純淨版同活力橘版可以直接用嚟做彙報PPT。不過數據幻覺問題令到使用上需要多啲工序去驗證同修正。

  • Nano Banana 2 生圖顏值超高,設計感強,配色酷炫,細節豐富,媲美高級設計作品。
  • 模型具備推理能力,可以自動計算月均增長、年度收益率等,並調用搜索補充基金背景資料。
  • 最大缺點係數據幻覺嚴重:圖表上嘅數據經常有錯,就算重複抽卡都難以完全修正。
  • 非圖表嘅子卡片(例如結論標籤、收益率計算)反而準確,顯示模型計算能力同展示能力唔一致。
  • 可以透過二次數據校對抽卡或 Lovart 後製修正,長遠估計模型升級會解決呢個問題。
值得記低
Prompt

數據可視化卡片提示詞模板

包含公共提示詞(角色、目標、工作流程、設計系統變量)同埋四種風格提示詞:繽紛霓虹版、賽博朋克版、高級活力橘、純淨理性版。用戶只需加入案例描述即可生成卡片。

結構示例

結構示例

結構示例 markdown
# Role
你是一位頂尖的數據可視化技術總監和資深的前端設計專家。深諳 Apple 發佈會的演示節奏,並且是 Web3/頂級SaaS官網視覺風格的大師,可以將Vercel, Stripe, Linear的設計精髓完美融合到數據可視化中,也可以將頂級商務感PPT的設計精髓完美融合到數據可視化中。

# Goal
我想做一個**“圖表可視化故事卡片”**。你的核心任務是將用戶的數據與分析,轉化為一張**極致精美、專業、充滿高級感**的**中文**圖表故事卡片。

# Workflow
當用戶輸入主題、描述和數據後,請你按照以下**智能決策流程**生成最終的圖片:
1.  **理解用戶意圖與數據屬性**:
    *   分析用戶提供的主題和數據,識別其核心關注點(如:趨勢、對比、構成、變化)。
    *   如果數據是時間序列,則優先考慮趨勢圖;如果是分類數據,優先考慮構成圖或對比圖。
    *   如果用戶未明確指定圖表類型,請你根據數據類型**智能選擇最合適的圖表**。
2.  **構建圖表 (Dynamic Chart Design)**:
    *   **選擇圖表類型**: 根據用戶指定或你的智能判斷(如:折線圖、柱狀圖、餅圖、面積圖等)。
    *   **數據標記**: 自動添加必要的**數據標籤、Y軸刻度、X軸標籤、圖例**等,並描述其動態出現方式。
3.  **智能生成核心敍事 (故事卡片內容)**:
    *   **自動提煉故事**:根據用戶的數據趨勢、關鍵指標和洞察分析,自動生成**高情商、有洞察力的信息**,注意切不可憑空編造。
    *   **卡片結構**:將生成的結論或關鍵標籤、關鍵洞察的信息,以子卡片的方式呈現。整體故事卡片佈局合理,緊湊有序,避免單個卡片空白太大。
    *   **間距與對齊**: 確保所有子卡片在整體大背景下保持優雅的間距,水平與垂直結構均能保持對齊。
    *   **設計裝飾元素**:為卡片匹配合適的**關鍵標籤、圖標(Lucide-React庫)、以及簡短的說明描述**,以強化結論。例如:增長數據配“火箭”圖標,穩定性配“盾牌”圖標。

# Design System (見下方風格提示詞)
{}

# 下面是用戶的數據和分析(見每個案例下面的案例描述部分)
{}
整理重點

點解要試 Nano Banana 2?

作者之前用 Remotion 做數據可視化動態視頻,啱啱 Nano Banana 2 上線,見佢各方面都幾抗打,價格又靚,就諗住將啲案例灌俾佢,睇嚇有冇驚喜。結果係:優點明顯,缺點都明顯,以下用5個案例展示佢喺數據可視化嘅能力。

整理重點

案例一:客戶持倉收益雙軸圖

作者想用柱狀圖加折線圖展示客戶張總嘅月度收益同累計收益,數據有12個月嘅變動同累計值。佢試咗四種風格:繽紛霓虹、賽博朋克、冷靜商務藍、高級活力橘。

優點方面,模型有一定推理能力,部分子卡片嘅數據(例如月度勝率、月均增長)係佢自己計出嚟,而且計得幾準。缺點係數據幻覺十分明顯,作者抽咗幾次卡先揀到數據大致啱嘅圖,但仲有少量錯位,點抽都唔完美。奇怪嘅係,其他卡片嘅數據計算都正確,偏偏圖表入面嘅數據幻覺嚴重。

整理重點

案例二:基金淨值變動折線圖

作者準備咗三隻基金(萬家滬深300成長、大摩數字經濟、招商安悦債券)嘅月度累計淨值數據,要求生成折線圖。佢試咗繽紛霓虹、賽博朋克、高級活力橘三種風格。

優點方面,推理能力更明顯:高級活力橘版下面,模型自動計算出三隻基金嘅年度收益率,作者覆核過全部正確!子卡片仲展示咗基金點評,似乎係透過基金名稱調用咗搜索能力。缺點方面,三張圖嘅淨值數據冇一張完全正確:賽博朋克版同高級活力橘版只有首尾數據啱,中間全部係模型作嘅。

整理重點

案例三:月度支出南丁格爾玫瑰圖

作者用一個杭州互聯網產品經理(林曉)嘅年度支出明細,要求畫成南丁格爾玫瑰圖。佢試咗繽紛霓虹、賽博朋克、高級活力橘三種風格。

優點:南丁格爾玫瑰圖非常靚,作者話係第一次見到咁好睇嘅版本。推理能力方面,模型自動統計咗高頻支出同大額支出。缺點:第一輪抽卡數據大面積出錯,經過一輪專門嘅數據校對後重新抽卡,玫瑰花瓣對應嘅數字先大致啱返。賽博朋克版雖然缺咗一瓣,但數字都正確。

整理重點

案例四:資產配置檢視子彈圖

作者想做一個客戶資產配置檢視嘅條形圖(子彈圖),顯示實際持倉同目標建議嘅偏離度,再加埋再平衡操作路線圖。佢試咗賽博朋克、純淨理性、高級活力橘三種風格。

  1. 1 實際持倉用條形圖表示,目標建議用短線標註,視覺清晰。
  2. 2 再平衡路線圖分三步:第一步現金瘦身,第二步權益獲利了結,第三步保障補齊。
  3. 3 模型成功將路線圖以卡片形式呈現,步驟分明。

呢個案例主要測試模型處理多層次資訊嘅能力,整體表現理想,數據展示同文字描述都算準確。

整理重點

案例五:資產健康檢視雷達圖

作者用客戶資產健康度嘅六個維度(流動性比率、投資收益率、風險分散度等)近三年得分,要求畫雷達圖。佢試咗繽紛霓虹、賽博朋克、純淨理性三種風格。

缺點:數據幻覺令人忍唔住。作者特意設計咗一個維度(增值潛力)逐年走低,但模型無論點強調、點抽卡,都唔肯顯示下降趨勢,次次都畫錯。

前幾日唔係講緊用remotion做數據可視化動態影片,啱啱好Nano Banana 2出咗,各方面都幾掂,價錢又靚,咁將呢批案例餵俾Nano Banana 2,會唔會有好驚喜?
當然有啦!
不過,優點好明顯,缺點都一樣咁明顯,我哋用5個案例嚟展示下Nano Banana 2喺數據可視化方面嘅能力,總結嚇佢嘅優缺點,文末附上生圖提示詞。


案例1:客戶持倉收益雙軸圖

圖片
圖片
(繽紛霓虹版)
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(冷靜商務藍)
圖片
(高級活力橘)

案例描述:

我想做客戶張總嘅年度持倉收益回顧圖,用柱狀圖顯示客戶月度收益,折線圖顯示年度累計收益,數據如下: 

"monthlyData": [ 

{ "month": "1月", "change": 12000, "cumulative": 12000 }, 

{ "month": "2月", "change": -5000, "cumulative": 7000 }, 

{ "month": "3月", "change": 18000, "cumulative": 25000 }, 

{ "month": "4月", "change": 8000, "cumulative": 33000 }, 

{ "month": "5月", "change": 22000, "cumulative": 55000 }, 

{ "month": "6月", "change": -2000, "cumulative": 53000 }, 

{ "month": "7月", "change": 15000, "cumulative": 68000 }, 

{ "month": "8月", "change": 30000, "cumulative": 98000 }, 

{"month": "9月", "change": -8000, "cumulative": 90000 }, 

{ "month": "10月", "change": 45000, "cumulative": 135000 }, 

{ "month": "11月", "change": 20000, "cumulative": 155000 }, 

{ "month": "12月", "change": 171000, "cumulative": 326000 }, 

]

優點:第一係靚,以前呢類數據可視化我哋用範本生成,例如excel或者echarts呢類可視化平台,亦有寫code call package生成,但都好難做到好似Nano Banana 2咁靚,設計感強、配色型格、細節豐富。第二,model本身有一定嘅推理能力,呢點唔出奇,畢竟官方案例入面都識即時搜天氣同地標嚟整圖,我哋啲圖入面,部分子卡片嘅數據係佢自己計嘅,計得仲幾準,例如月度勝率、月均增長。

缺點:數據幻覺好明顯。其實呢啲數據量,喺而家大模型裏面做chat、寫code,已經可以做到0幻覺,但係喺生圖模型入面,數據幻覺仲係好嚴重,Nano Banana 2整出嚟嘅圖表數據經常對唔上,頭先呢幾張圖都係我抽咗幾次卡,抽到差唔多先放上嚟,但都仲有少量數據問題,而且點改都唔掂,點抽卡都係錯。但好奇怪係其他卡片嘅數據計得啱,淨係圖表啲數據幻覺嚴重。



案例二:基金淨值變動折線圖

圖片
圖片
(繽紛霓虹版)
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(高級活力橘)

案例描述:

我想生成一個基金累計淨值變化折線圖,我準備咗3隻基金(萬家滬深300成長(017996) | 大摩數字經濟(017102) | 招商安悦債券(015583) ),喺2025年每個月尾嘅累計淨值,放喺下面: 

月份 2025-01 2025-02 2025-03 2025-04 2025-05 2025-06 2025-07 2025-08 2025-09 2025-10 2025-11 2025-12 

萬家滬深300成長 0.8555 0.8815 0.8896 0.8556 0.8701 0.8938 0.9373 1.0632 1.1594 1.1387 1.1085 1.1531 

摩數字經濟 1.4075 1.4320 1.3930 1.2989 1.2739 1.4807 1.6727 2.2247 2.2921 2.2959 2.2011 2.5568 

招商安悦債券 1.0743 1.0595 1.0690 1.0664 1.0780 1.1016 1.1105 1.1225 1.1309 1.1336 1.1271 1.1425 

}

優點:靚就唔使講,推理能力更明顯,第三張高級活力橘風格嘅圖,下面model自己計出咗三隻基金嘅年度收益率,我對過,竟然全部都計啱!證明model內部做咗計算。另外,子卡片仲有基金點評,明顯model係透過基金名稱或者代碼關聯到宏觀同行業,睇嚟係call咗搜索功能,犀利。

缺點:數據幻覺嘅缺點就更突出,三隻基金嘅淨值冇一張圖係完全正確,賽博朋克版同高級活力橘呢兩張,得頭尾數據啱,中間全部作,佢仲幾識睇重點。總之,非圖表卡片嘅數據計得啱,圖表入面嘅數據幻覺好嚴重。



案例三:月度支出南丁格爾玫瑰圖

圖片
圖片
(繽紛霓虹版)
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(高級活力橘)

案例描述:

林曉,28歲,杭州互聯網產品經理,月收入¥18,000,2025年度支出明細(12個月): 

| 月份 | 總支出 | 最大支出 | 類別 | 第二大支出 | 類別 | 其他支出 | 

| ------- | ------------ | ------- | -- | ------- | ----------- | ------- | 

| **1月** | ¥13,244 | ¥6,020 | 娛樂 | ¥3,134 | 餐飲 | ¥4,089 | 

| **2月** | ¥34,014 | ¥16,710 | 人情 | ¥10,373 | 交通 | ¥6,931 | 

| **3月** | ¥4,296 | ¥2,275 | 數碼 | ¥1,109 | 購物 | ¥912 | 

| **4月** | ¥16,381 | ¥9,559 | 娛樂 | ¥3,733 | 交通 | ¥3,089 | 

| **5月** | ¥10,184 | ¥4,966 | 人情 | ¥2,783 | 房租 | ¥2,435 | 

| **6月** | ¥23,900 | ¥12,830 | 購物 | ¥8,533 | 數碼 | ¥2,537 | 

| **7月** | ¥8,813 | ¥4,053 | 旅遊 | ¥2,669 | 交通 | ¥2,091 | 

| **8月** | ¥1,692 | ¥977 | 購物 | ¥354 | 數碼 | ¥360 | 

| **9月** | ¥16,416 | ¥9,558 | 購物 | ¥3,843 | 餐飲 | ¥3,014 | 

| **10月** | ¥29,161 | ¥12,234 | 交通 | ¥11,366 | 餐飲 | ¥5,561 | 

| **11月** | ¥20,515 | ¥14,149 | 購物 | ¥6,366 | 數碼 | ¥0 | 

| **12月** | ¥39,338 | ¥19,330 | 醫療 | ¥8,636 | 數碼 | ¥11,372 | 

| **合計** | **¥217,954** | |    

| **月均** | **¥18,163** | | 


請將呢位產品經理每個月嘅總支出整成南丁格爾玫瑰圖,其他支出數據用嚟參考生成結論。

優點:我都係第一次見到咁靚嘅南丁格爾玫瑰圖...推理能力方面,model自動統計咗高頻支出、大額支出。

缺點:第一輪抽卡嘅數據大面積出錯,經過一輪專門嘅數據校對再抽卡,玫瑰花瓣對應嘅數字基本上都啱返。雖然賽博朋克版抽完卡仲係缺咗一瓣,但數字都係正確嘅。



案例四:資產配置檢視子彈圖

圖片
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(純淨理性版)
圖片
(高級活力橘)

案例描述:

我想做一個客戶資產配置檢視嘅條形圖: 

1.客戶四類資產配置偏離度檢視表(總資產¥1,000萬)如下:

| 資產類別 | 實際持倉 | 目標建議 | 

| :--- | :--- | :--- | 

| 現金管理 | 20% | 10% | 

| 固定收益 | 25% | 35% | 

| 權益投資 | 45% | 40% | 

| 保險保障 | 10% | 15% | ;

用一張條形圖表示上述信息,實際持倉用條形圖表示,目標建議喺條形圖上用短線表示,並加數據標註。 


 2.再平衡操作路線圖: 

- 第一步(立即執行):

現金瘦身將¥80萬貨幣基金轉為短債基金(T+1贖回,收益提升1.5%); 

將¥20萬活期存款轉為大額存單(3年期,鎖定3.5%利率)。 

- 第二步(1個月內):

權益獲利了結減持¥50萬漲幅超過30%嘅科技股/主題基金; 

該部分資金¥50萬直接投入債券基金。 

- 第三步(3個月內):

保障補齊投保增額終身壽險(年繳¥15萬×5年,保額¥300萬); 

投保高端醫療險(年繳¥5萬,覆蓋私立醫院); 

總保費¥20萬/年,從剩餘現金中劃撥。



案例五:資產健康檢視雷達圖

圖片
圖片
(繽紛霓虹版)
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(純淨理性版)

案例描述:

我想做一個客戶資產健康度檢視嘅雷達圖,評價維度同近三年嘅得分如下: 

| 維度 | 2023年 | 2024年 | 2025年 | 

| :---- | :---- | :---- | :---- | 

| 流動性比率 | 65分 | 78分 | 85分 | 

| 投資收益率 | 58分 | 72分 | 75分 | 

| 風險分散度 | 45分 | 68分 | 82分 | 

| 負債健康度 | 72分 | 75分 | 88分 | 

| 保障充足度 | 40分 | 65分 | 80分 | 

| 增值潛力 | 70分 | 68分 | 65分 | ; 


- 當前狀態:資產結構抗週期能力強,具備應對經濟下行、失業、疾病等黑天鵝事件嘅緩衝墊。 

- 下一步重點:從「防禦型健康」轉向「傳承型健康」,可以考慮加入税務籌劃、家族信託、慈善規劃等進階維度。

優點:第一張雷達圖出嚟嘅時候,有啲被驚艷到,喺我腦海入面,雷達圖就似蜘蛛網咁,最多加啲顏色陰影修飾,但係霓虹版同賽博朋克版嘅雷達圖有種流動嘅藝術之美,表達嘅係數據,傳達嘅係藝術。

缺點:呢個數據幻覺真係令人有啲頂唔順,案例數據設計嘅時候,特登留咗一個維度,分數逐年走低,但呢個維度嘅數據點樣強調、點樣抽卡,都係錯。





數據可視化卡片提示詞

圖片
提示詞係由公共提示詞+風格提示詞+案例描述,三部分構成。
  • 公共提示詞:
# Role
你是一位頂尖的數據可視化技術總監和資深的前端設計專家。深諳 Apple 發佈會的演示節奏,並且是 Web3/頂級SaaS官網視覺風格的大師,可以將Vercel, Stripe, Linear的設計精髓完美融合到數據可視化中,也可以將頂級商務感PPT的設計精髓完美融合到數據可視化中。

# Goal
我想做一個**“圖表可視化故事卡片”**。你的核心任務是將用戶的數據與分析,轉化為一張**極致精美、專業、充滿高級感**的**中文**圖表故事卡片。

# Workflow
當用戶輸入主題、描述和數據後,請你按照以下**智能決策流程**生成最終的圖片:
1.  **理解用戶意圖與數據屬性**:
    *   分析用戶提供的主題和數據,識別其核心關注點(如:趨勢、對比、構成、變化)。
    *   如果數據是時間序列,則優先考慮趨勢圖;如果是分類數據,優先考慮構成圖或對比圖。
    *   如果用戶未明確指定圖表類型,請你根據數據類型**智能選擇最合適的圖表**。
2.  **構建圖表 (Dynamic Chart Design)**:
    *   **選擇圖表類型**: 根據用戶指定或你的智能判斷(如:折線圖、柱狀圖、餅圖、面積圖等)。
    *   **數據標記**: 自動添加必要的**數據標籤、Y軸刻度、X軸標籤、圖例**等,並描述其動態出現方式。
3.  **智能生成核心敍事 (故事卡片內容)**:
    *   **自動提煉故事**:根據用戶的數據趨勢、關鍵指標和洞察分析,自動生成**高情商、有洞察力的信息**,注意切不可憑空編造。
    *   **卡片結構**:將生成的結論或關鍵標籤、關鍵洞察的信息,以子卡片的方式呈現。整體故事卡片佈局合理,緊湊有序,避免單個卡片空白太大。
    *   **間距與對齊**: 確保所有子卡片在整體大背景下保持優雅的間距,水平與垂直結構均能保持對齊。
    *   **設計裝飾元素**:為卡片匹配合適的**關鍵標籤、圖標(Lucide-React庫)、以及簡短的說明描述**,以強化結論。例如:增長數據配“火箭”圖標,穩定性配“盾牌”圖標。

# Design System (見下方風格提示詞)
{}

# 下面是用戶的數據和分析(見每個案例下面的案例描述部分)
{}
  • 風格提示詞
1️⃣ 繽紛霓虹版
# Design System (強制遵循的“Bento-Neon”風格)
在生成的Prompt 中,必須強制包含以下高級設計規範:
1.  **整體佈局 (Bento Grid)**:所有內容封裝在圓角矩形卡片中 (`rounded-3xl`)。整體及內部子卡片均嚴格採用便當盒Bento理念,網格佈局。
2.  **質感 (Deep Glass & Soft Glow)**:
    -   背景:深空灰/黑 (`#0F172A` 或 `#111111`),帶有微妙的徑向漸變或細微噪聲紋理。
    -   卡片:`bg-white/5` (或主題色透明),配合 `backdrop-blur-xl` 實現磨砂玻璃感。
    -   光效:極細的 `border-white/10` 描邊,配合 `shadow-2xl` 和**內發光 (inner-shadow)** 來區分邊界。
    -   圖標/裝飾:按需搭配合適圖標,並設計其顏色、大小和層次感。
3.  **圖表 (Organic & Neon Accents)**:
    -   配色:數據部分(柱子/折線/氣泡/圓環)必須使用高飽和度的**霓虹色漸變**,色彩搭配和諧,切忌花哨。
    -   形狀:拒絕尖鋭直角。柱狀圖頂端必須是**圓頭**,折線圖必須是**平滑的貝塞爾曲線**,餅圖/環形圖必須是**粗環形**且邊緣圓潤。
4.  **子卡片**:
    -   配色:子卡片背景色採用熒光色與深灰色穿插,高對比度配色,視覺衝擊力強。
    -   細節:卡片信息緊湊,減少空白,最大化內容密度。熒光的卡片添加深色半透明圖標裝飾(opacity 8-10%)。

2️⃣ 賽博朋克版
# Design System (強制遵循的“Bento-Neon”風格)
在生成的Prompt 中,必須強制包含以下高級設計規範:
1.  **整體佈局 (Bento Grid)**:所有內容封裝在圓角矩形卡片中 (`rounded-3xl`)。整體及內部子卡片均嚴格採用便當盒Bento理念,網格佈局。
2.  **質感 (Deep Glass & Soft Glow)**:
    -   背景:深空灰/黑 (`#0F172A` 或 `#111111`),帶有微妙的徑向漸變或細微噪聲紋理。
    -   卡片:`bg-white/5` (或主題色透明),配合 `backdrop-blur-xl` 實現磨砂玻璃感。
    -   光效:極細的 `border-white/10` 描邊,配合 `shadow-2xl` 和**內發光 (inner-shadow)** 來區分邊界。
    -   圖標/裝飾:按需搭配合適圖標,並設計其顏色、大小和層次感。
3.  **圖表 (Organic & Neon Accents)**:
    -   配色:數據部分(柱子/折線/氣泡/圓環)必須使用熱霓虹粉(#ff006e/#ff2a6d/#ff4081)與電光青(#00d9ff/#05d9e8)的雙色對比系統。點綴高亮:#ff00ff(洋紅)、#00ffff(青色)用於最強調的數據點。
    -   形狀:拒絕尖鋭直角。柱狀圖頂端必須是**圓頭**,折線圖必須是**平滑的貝塞爾曲線**,餅圖/環形圖必須是**粗環形**且邊緣圓潤。
4.  **子卡片**:
    -   配色:子卡片背景色與圖表配色和諧一致,高對比度配色,視覺衝擊力強。
    -   細節:卡片信息緊湊,減少空白,最大化內容密度。熒光的卡片添加深色半透明圖標裝飾(opacity 8-10%)。

3️⃣ 高級活力橘
# Design System (強制遵循高級PPT排版風格)
在生成的畫面中,必須強制包含以下高級設計規範:
1.  **整體佈局 (Bento Box Grid)**:採用現代商業前沿的“便當盒”網格排版,所有內容封裝在一頁內,模塊間距精準優雅,卡片大小錯落有致,打破死板。
2.  **質感與背景 (Clean Modern & Soft Shadow)**:
    -   背景:採用極其純淨的珍珠灰/暖白 (Pearl White/Off-White) 背景,表面帶有一層極細膩的高級紙張噪點紋理。
    -   卡片:純白底色,配合極其柔和、寬廣的彌散陰影 (Soft Drop Shadow),讓卡片在背景上產生輕盈的懸浮立體感。
    -   風格:極簡、現代、充滿活力的硅谷科技風商業 PPT,視覺清晰透亮。
    -   圖標/裝飾:採用精緻的微扁平風格圖標 (Flat UI Icons),以橙色和深灰色雙色搭配,簡潔直觀。
3.  **圖表設計 (Dynamic Growth)**:
    -   配色:主色調採用極具高級感和增長動能的“愛馬仕橘/活力橙” (#E55C00),輔色採用深曜石黑 (#1A1A1A) 壓住視覺重心(例如座標軸和普通數據)。最高收益等核心數據用最亮眼的橙色或高光處理。
    -   形狀:視覺語言流暢。柱狀圖採用微圓角設計,折線圖呈現上揚且平滑的貝塞爾曲線,並在折線下方帶有極其微弱的橙色半透明漸變填充(面積圖效果)。
4.  **子卡片細節 (Vibrant & Focused)**:
    -   配色:利用純白背景與黑色文字、亮橙色數據的極致對比。需要特別強調的結論卡片,可整體採用深曜石黑背景搭配橙色文字,形成視覺焦點。
    -   細節:核心數字採用超大號現代無襯線粗體(如類似 DIN 或 Helvetica 的視覺感)。卡片邊緣或關鍵指標旁,可點綴非常微弱的暖橙色環境光暈 (Subtle Warm Glow),強化“活力”與“收益增長”的心理暗示。

4️⃣ 純淨理性版
# Design System (強制遵循純靜平實報告風格)
1.整體佈局 (Rigid Report Grid):模擬專業紙質報告,採用極致結構化、緊湊的網格排版,所有模塊封裝在一頁內。模塊劃分極其清晰,信息密度最大化,避免任何不必要的留白。
2.質感與背景 (Flat Immersive Paper):
  - 背景:採用純淨、無紋理的實色白色 (#FFFFFF)背景,模擬高品質報告紙張感,表面完全平坦。
  - 卡片:採用純白 (#FFFFFF) 實色填充卡片。極致扁平化 (Flat UI Design),帶有極細的、微妙的中度灰色描邊 (stroke: #DDDDDD; stroke-width: 0.5px;) 用於嚴格劃分模塊邊界。無高光、無投影、無任何紋理,模擬打印效果。
  - 風格:頂級智庫、專業審計報告或諮詢報告最終稿風格。冷靜、理性、高度嚴謹、最大化數據可讀性。
  - 圖標/裝飾:採用極簡、單色的中度灰色線性圖標 (Minimalist Line Icons),圖標顏色與文本和數據標籤協調,絕不喧賓奪主。
3.圖表設計 (Rigidly Professional):
  - 配色:極度剋制與嚴肅。主色調使用深普魯士藍 (#003366) 用於數據實體(柱子/環形圖核心/折線數據點),輔色使用中度灰 (#666666) 用於座標軸、文本和次要數據。強調色僅使用冰藍色 (#A0DDF0),極度剋制地用於最核心的、需要提亮的數據點(如年度最高收益數字)。
  - 形狀:嚴謹規則。柱狀圖採用微小圓角頂端,折線圖為平滑貝塞爾曲線但不帶發光,環形圖為粗環。
4.子卡片細節 (Structured & Precise):
  - 配色:純白卡片上,所有文字和數字嚴格使用普魯士藍和中度灰。核心數據指標(如大號加粗數字)使用普魯士藍或強調冰藍色。
  - 細節:核心數字採用超大號專業無襯線粗體。卡片信息高度壓縮,減少空白。可點綴極其淡的灰色水印紋理(如透明度 3-5%)作為底紋,增加畫面的權威感。

用落感覺,Nano Banana 2喺生成數據可視化圖片呢方面優點明顯、缺點都明顯,但平心而論優點俾人嘅深刻印象遠大於缺點。
優點:第一係顏值超高,賽博朋克版嘅圖表設計感強、配色型格、細節豐富,彷彿具體化咗乜嘢係數據之美。純淨版同活力橘版嘅圖表則可以直接用嚟做滙報PPT。第二係推理能力強,呢點喺Pro我哋已經感受到,今次Nano Banana 2再加上實時搜索能力,令到model既可以基於我哋俾嘅數據生成結論,又可以補充相關資訊。
缺點:圖表入面嘅數據幻覺仲係比較嚴重,計出嚟嘅數據冇錯,反而顯示嘅數據搞唔清,呢個真係有啲「鋸齒形智能」...目前解決方法可以透過二次數據校對再抽卡嚟減少數據幻覺,仲可以用Lovart嘅文字編輯同局部重繪功能嚟後期修改。長期我覺得呢點係model進化完全搞得掂嘅能力,話唔定下一個Nano Banana Pro 2就會解決咗呢圖片


呢篇係低產博主嘅第11篇AI+銷售系列思考產出,希望大家鍾意,如果對你有啲啟發就太好喇,歡迎你俾我提出你喺銷售賦能上嘅創意同想法,我哋一齊實現!

影片即代碼2:我用Remotion做咗10個唔同類型嘅數據可視化影片(附提示詞)
影片即代碼:我用Remotion Skill整咗個客戶年度持倉回顧影片,附實用教學
Nano Banana Pro做信息圖,信息密度高、邏輯清晰、視覺震撼(附5種風格提示詞)
前幾天不是在用remotion做數據可視化動態視頻,恰逢Nano Banana 2上線了,各方面都挺抗打,價格也美麗,那把這批案例灌給Nano Banana 2,能得到驚喜麼?
當然能!
不過,優點明顯,缺點也明顯,我們通過5個案例展示一下Nano Banana 2在數據可視化上的能力,總結一下它的優劣勢,文末附上文生圖提示詞。


案例1:客戶持倉收益雙軸圖

圖片
圖片
(繽紛霓虹版)
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(冷靜商務藍)
圖片
(高級活力橘)

案例描述:

我想做客戶張總的年度持倉收益回顧圖,用柱狀圖展示客戶月度收益,折線圖展示年度累計收益,數據如下: 

"monthlyData": [ 

{ "month": "1月", "change": 12000, "cumulative": 12000 }, 

{ "month": "2月", "change": -5000, "cumulative": 7000 }, 

{ "month": "3月", "change": 18000, "cumulative": 25000 }, 

{ "month": "4月", "change": 8000, "cumulative": 33000 }, 

{ "month": "5月", "change": 22000, "cumulative": 55000 }, 

{ "month": "6月", "change": -2000, "cumulative": 53000 }, 

{ "month": "7月", "change": 15000, "cumulative": 68000 }, 

{ "month": "8月", "change": 30000, "cumulative": 98000 }, 

{"month": "9月", "change": -8000, "cumulative": 90000 }, 

{ "month": "10月", "change": 45000, "cumulative": 135000 }, 

{ "month": "11月", "change": 20000, "cumulative": 155000 }, 

{ "month": "12月", "change": 171000, "cumulative": 326000 }, 

]

優點:第一是好看,過去這類數據可視化我們用模板生成,比如excel或echarts這種可視化平台,也有用寫代碼調包生成,但都難以做到像Nano Banana 2這樣美觀的程度,設計感強、配色酷炫、細節豐富。第二,模型本身有一定的推理能力了,這點不稀奇,畢竟官方案例中都能實時搜索天氣和地標做圖了,我們的圖片中,部分子卡片的數據是它自己算的,算的還挺準,比如月度勝率、月均增長。

缺點:數據幻覺十分明顯。其實這點數據量,在如今的大模型裏做chat、寫代碼,已經可以做到0幻覺了,但是在生圖模型裏,數據幻覺還十分嚴重,Nano Banana 2做出的圖表中數據經常對不上,前面這幾張圖還是我抽了幾次卡,抽出來差不多的放了上來,但還是會有少量的數據問題,並且調不好,怎麼抽卡都是不對。但很絕的是其他卡片裏的數據計算得都是對的,只是圖表裏的數據,幻覺嚴重。



案例二:基金淨值變動折線圖

圖片
圖片
(繽紛霓虹版)
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(高級活力橘)

案例描述:

我想生成一個基金累計淨值變化折線圖,我準備了3只基金(萬家滬深300成長(017996) | 大摩數字經濟(017102) | 招商安悦債券(015583)  ),在2025年每月底的累計淨值,放在下面: 

月份  2025-01 2025-02 2025-03 2025-04 2025-05 2025-06 2025-07 2025-08 2025-09 2025-10 2025-11 2025-12 

萬家滬深300成長   0.8555  0.8815  0.8896  0.8556  0.8701  0.8938  0.9373  1.0632  1.1594  1.1387  1.1085  1.1531 

摩數字經濟  1.4075  1.4320  1.3930  1.2989  1.2739  1.4807  1.6727  2.2247  2.2921  2.2959  2.2011  2.5568 

招商安悦債券  1.0743  1.0595  1.0690  1.0664  1.0780  1.1016  1.1105  1.1225  1.1309  1.1336  1.1271  1.1425 

}

優點:好看就不說了,推理能力更明顯了,第三張高級活力橘風格的圖,下面模型自己計算出了三隻基金的年度收益率,我對了下,居然算的都是對的!說明模型內部做了計算。另外,子卡片還展示了基金點評,顯然模型是通過基金名稱或代碼關聯到了宏觀和行業,看來是調用了搜索能力,厲害。

缺點:數據幻覺的缺點就更加突出了,三隻基金的淨值沒有一張圖是完全正確的,賽博朋克版和高級活力橘這兩張,只有首尾數據是對的,中間全是編的,它還挺會關注重點。總之,非圖表卡片裏的數據計算得都是對的,圖表裏的數據幻覺嚴重。



案例三:月度支出南丁格爾玫瑰圖

圖片
圖片
(繽紛霓虹版)
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(高級活力橘)

案例描述:

林曉,28歲,杭州互聯網產品經理,月收入¥18,000,2025年度支出明細(12個月): 

| 月份      | 總支出          | 最大支出    | 類別 | 第二大支出   | 類別          | 其他支出    | 

| ------- | ------------ | ------- | -- | ------- | ----------- | ------- | 

| **1月**  | ¥13,244      | ¥6,020  | 娛樂 | ¥3,134  | 餐飲          | ¥4,089  | 

| **2月**  | ¥34,014      | ¥16,710 | 人情 | ¥10,373 | 交通          | ¥6,931  | 

| **3月**  | ¥4,296       | ¥2,275  | 數碼 | ¥1,109  | 購物          | ¥912    | 

| **4月**  | ¥16,381      | ¥9,559  | 娛樂 | ¥3,733  | 交通          | ¥3,089  | 

| **5月**  | ¥10,184      | ¥4,966  | 人情 | ¥2,783  | 房租          | ¥2,435  | 

| **6月**  | ¥23,900      | ¥12,830 | 購物 | ¥8,533  | 數碼          | ¥2,537  | 

| **7月**  | ¥8,813       | ¥4,053  | 旅遊 | ¥2,669  | 交通          | ¥2,091  | 

| **8月**  | ¥1,692       | ¥977    | 購物 | ¥354    | 數碼          | ¥360    | 

| **9月**  | ¥16,416      | ¥9,558  | 購物 | ¥3,843  | 餐飲          | ¥3,014  | 

| **10月** | ¥29,161      | ¥12,234 | 交通 | ¥11,366 | 餐飲          | ¥5,561  | 

| **11月** | ¥20,515      | ¥14,149 | 購物 | ¥6,366  | 數碼          | ¥0      | 

| **12月** | ¥39,338      | ¥19,330 | 醫療 | ¥8,636  | 數碼          | ¥11,372 | 

| **合計**  | **¥217,954** |         |    

| **月均**  | **¥18,163** |         | 


請把這位產品經理每月的總支出做成南丁格爾玫瑰圖,其他支出數據用於參考生成結論。

優點:我還第一次看到這麼好看的南丁格爾玫瑰圖...推理能力上,模型自動統計了高頻支出、大額支出。

缺點:第一輪抽卡的數據大面積出錯,經過一輪專門的數據校對重新抽卡,玫瑰花瓣對應的數字基本都對上了。雖然賽博朋克版抽完卡還是缺了一瓣,但數字都是正確的。



案例四:資產配置檢視子彈圖

圖片
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(純淨理性版)
圖片
(高級活力橘)

案例描述:

我想做一個客戶資產配置檢視的條形圖: 

1.客戶四類資產配置偏離度檢視表(總資產¥1,000萬)如下:

| 資產類別 | 實際持倉 | 目標建議 | 

| :--- | :--- | :--- | 

| 現金管理 | 20%  | 10%  | 

| 固定收益 | 25%  | 35%  | 

| 權益投資 | 45%  | 40%  | 

| 保險保障 | 10%  | 15%  | ;

用一張條形圖表示上述信息,實際持倉用條形圖表示,目標建議在條形圖上用短線表示,並添加數據標註。 


 2.再平衡操作路線圖: 

- 第一步(立即執行):

現金瘦身將¥80萬貨幣基金轉為短債基金(T+1贖回,收益提升1.5%); 

將¥20萬活期存款轉為大額存單(3年期,鎖定3.5%利率)。 

- 第二步(1個月內):

權益獲利了結減持¥50萬漲幅超過30%的科技股/主題基金; 

該部分資金¥50萬直接投入債券基金。 

- 第三步(3個月內):

保障補齊投保增額終身壽險(年繳¥15萬×5年,保額¥300萬); 

投保高端醫療險(年繳¥5萬,覆蓋私立醫院); 

總保費¥20萬/年,從剩餘現金中劃撥。



案例五:資產健康檢視雷達圖

圖片
圖片
(繽紛霓虹版)
圖片
(賽博朋克版)
圖片
(純淨理性版)

案例描述:

我想做一個客戶資產健康度檢視的雷達圖,評價維度和近三年的得分如下: 

| 維度    | 2023年 | 2024年 | 2025年 | 

| :---- | :---- | :---- | :---- | 

| 流動性比率 | 65分   | 78分   | 85分   | 

| 投資收益率 | 58分   | 72分   | 75分   | 

| 風險分散度 | 45分   | 68分   | 82分   | 

| 負債健康度 | 72分   | 75分   | 88分   | 

| 保障充足度 | 40分   | 65分   | 80分   | 

| 增值潛力  | 70分   | 68分   | 65分   | ; 


- 當前狀態:資產結構抗週期能力強,具備應對經濟下行、失業、疾病等黑天鵝事件的緩衝墊。 

- 下一步重點:從"防禦型健康"轉向"傳承型健康",可考慮加入税務籌劃、家族信託、慈善規劃等進階維度。

優點:第一張雷達圖跑出來的時候,有點被驚豔住了,在我腦子裏,雷達圖就是像蜘蛛網一樣,頂多加點顏色陰影的修飾,但是霓虹版和賽博朋克版的雷達圖有種流動的藝術之美,表達的是數據,傳達的是藝術。

缺點:這數據幻覺得是真讓人有點繃不住,案例數據設計的時候,特意留了一個維度,分數逐年走低,可這個維度的數據無論怎麼強調、怎麼抽卡,還是不對。





數據可視化卡片提示詞

圖片
提示詞是由公共提示詞+風格提示詞+案例描述,三部分構成。
  • 公共提示詞:
# Role
你是一位頂尖的數據可視化技術總監和資深的前端設計專家。深諳 Apple 發佈會的演示節奏,並且是 Web3/頂級SaaS官網視覺風格的大師,可以將Vercel, Stripe, Linear的設計精髓完美融合到數據可視化中,也可以將頂級商務感PPT的設計精髓完美融合到數據可視化中。

# Goal
我想做一個**“圖表可視化故事卡片”**。你的核心任務是將用戶的數據與分析,轉化為一張**極致精美、專業、充滿高級感**的**中文**圖表故事卡片。

# Workflow
當用戶輸入主題、描述和數據後,請你按照以下**智能決策流程**生成最終的圖片:
1.  **理解用戶意圖與數據屬性**:
    *   分析用戶提供的主題和數據,識別其核心關注點(如:趨勢、對比、構成、變化)。
    *   如果數據是時間序列,則優先考慮趨勢圖;如果是分類數據,優先考慮構成圖或對比圖。
    *   如果用戶未明確指定圖表類型,請你根據數據類型**智能選擇最合適的圖表**。
2.  **構建圖表 (Dynamic Chart Design)**:
    *   **選擇圖表類型**: 根據用戶指定或你的智能判斷(如:折線圖、柱狀圖、餅圖、面積圖等)。
    *   **數據標記**: 自動添加必要的**數據標籤、Y軸刻度、X軸標籤、圖例**等,並描述其動態出現方式。
3.  **智能生成核心敍事 (故事卡片內容)**:
    *   **自動提煉故事**:根據用戶的數據趨勢、關鍵指標和洞察分析,自動生成**高情商、有洞察力的信息**,注意切不可憑空編造。
    *   **卡片結構**:將生成的結論或關鍵標籤、關鍵洞察的信息,以子卡片的方式呈現。整體故事卡片佈局合理,緊湊有序,避免單個卡片空白太大。
    *   **間距與對齊**: 確保所有子卡片在整體大背景下保持優雅的間距,水平與垂直結構均能保持對齊。
    *   **設計裝飾元素**:為卡片匹配合適的**關鍵標籤、圖標(Lucide-React庫)、以及簡短的說明描述**,以強化結論。例如:增長數據配“火箭”圖標,穩定性配“盾牌”圖標。

# Design System (見下方風格提示詞)
{}

# 下面是用戶的數據和分析(見每個案例下面的案例描述部分)
{}
  • 風格提示詞
1️⃣ 繽紛霓虹版
# Design System (強制遵循的“Bento-Neon”風格)
在生成的Prompt 中,必須強制包含以下高級設計規範:
1.  **整體佈局 (Bento Grid)**:所有內容封裝在圓角矩形卡片中 (`rounded-3xl`)。整體及內部子卡片均嚴格採用便當盒Bento理念,網格佈局。
2.  **質感 (Deep Glass & Soft Glow)**:
    -   背景:深空灰/黑 (`#0F172A` 或 `#111111`),帶有微妙的徑向漸變或細微噪聲紋理。
    -   卡片:`bg-white/5` (或主題色透明),配合 `backdrop-blur-xl` 實現磨砂玻璃感。
    -   光效:極細的 `border-white/10` 描邊,配合 `shadow-2xl` 和**內發光 (inner-shadow)** 來區分邊界。
    -   圖標/裝飾:按需搭配合適圖標,並設計其顏色、大小和層次感。
3.  **圖表 (Organic & Neon Accents)**:
    -   配色:數據部分(柱子/折線/氣泡/圓環)必須使用高飽和度的**霓虹色漸變**,色彩搭配和諧,切忌花哨。
    -   形狀:拒絕尖鋭直角。柱狀圖頂端必須是**圓頭**,折線圖必須是**平滑的貝塞爾曲線**,餅圖/環形圖必須是**粗環形**且邊緣圓潤。
4.  **子卡片**:
    -   配色:子卡片背景色採用熒光色與深灰色穿插,高對比度配色,視覺衝擊力強。
    -   細節:卡片信息緊湊,減少空白,最大化內容密度。熒光的卡片添加深色半透明圖標裝飾(opacity 8-10%)。

2️⃣ 賽博朋克版
# Design System (強制遵循的“Bento-Neon”風格)
在生成的Prompt 中,必須強制包含以下高級設計規範:
1.  **整體佈局 (Bento Grid)**:所有內容封裝在圓角矩形卡片中 (`rounded-3xl`)。整體及內部子卡片均嚴格採用便當盒Bento理念,網格佈局。
2.  **質感 (Deep Glass & Soft Glow)**:
    -   背景:深空灰/黑 (`#0F172A` 或 `#111111`),帶有微妙的徑向漸變或細微噪聲紋理。
    -   卡片:`bg-white/5` (或主題色透明),配合 `backdrop-blur-xl` 實現磨砂玻璃感。
    -   光效:極細的 `border-white/10` 描邊,配合 `shadow-2xl` 和**內發光 (inner-shadow)** 來區分邊界。
    -   圖標/裝飾:按需搭配合適圖標,並設計其顏色、大小和層次感。
3.  **圖表 (Organic & Neon Accents)**:
    -   配色:數據部分(柱子/折線/氣泡/圓環)必須使用熱霓虹粉(#ff006e/#ff2a6d/#ff4081)與電光青(#00d9ff/#05d9e8)的雙色對比系統。點綴高亮:#ff00ff(洋紅)、#00ffff(青色)用於最強調的數據點。
    -   形狀:拒絕尖鋭直角。柱狀圖頂端必須是**圓頭**,折線圖必須是**平滑的貝塞爾曲線**,餅圖/環形圖必須是**粗環形**且邊緣圓潤。
4.  **子卡片**:
    -   配色:子卡片背景色與圖表配色和諧一致,高對比度配色,視覺衝擊力強。
    -   細節:卡片信息緊湊,減少空白,最大化內容密度。熒光的卡片添加深色半透明圖標裝飾(opacity 8-10%)。

3️⃣ 高級活力橘
# Design System (強制遵循高級PPT排版風格)
在生成的畫面中,必須強制包含以下高級設計規範:
1.  **整體佈局 (Bento Box Grid)**:採用現代商業前沿的“便當盒”網格排版,所有內容封裝在一頁內,模塊間距精準優雅,卡片大小錯落有致,打破死板。
2.  **質感與背景 (Clean Modern & Soft Shadow)**:
    -   背景:採用極其純淨的珍珠灰/暖白 (Pearl White/Off-White) 背景,表面帶有一層極細膩的高級紙張噪點紋理。
    -   卡片:純白底色,配合極其柔和、寬廣的彌散陰影 (Soft Drop Shadow),讓卡片在背景上產生輕盈的懸浮立體感。
    -   風格:極簡、現代、充滿活力的硅谷科技風商業 PPT,視覺清晰透亮。
    -   圖標/裝飾:採用精緻的微扁平風格圖標 (Flat UI Icons),以橙色和深灰色雙色搭配,簡潔直觀。
3.  **圖表設計 (Dynamic Growth)**:
    -   配色:主色調採用極具高級感和增長動能的“愛馬仕橘/活力橙” (#E55C00),輔色採用深曜石黑 (#1A1A1A) 壓住視覺重心(例如座標軸和普通數據)。最高收益等核心數據用最亮眼的橙色或高光處理。
    -   形狀:視覺語言流暢。柱狀圖採用微圓角設計,折線圖呈現上揚且平滑的貝塞爾曲線,並在折線下方帶有極其微弱的橙色半透明漸變填充(面積圖效果)。
4.  **子卡片細節 (Vibrant & Focused)**:
    -   配色:利用純白背景與黑色文字、亮橙色數據的極致對比。需要特別強調的結論卡片,可整體採用深曜石黑背景搭配橙色文字,形成視覺焦點。
    -   細節:核心數字採用超大號現代無襯線粗體(如類似 DIN 或 Helvetica 的視覺感)。卡片邊緣或關鍵指標旁,可點綴非常微弱的暖橙色環境光暈 (Subtle Warm Glow),強化“活力”與“收益增長”的心理暗示。

4️⃣ 純淨理性版
# Design System (強制遵循純靜平實報告風格)
1.整體佈局 (Rigid Report Grid):模擬專業紙質報告,採用極致結構化、緊湊的網格排版,所有模塊封裝在一頁內。模塊劃分極其清晰,信息密度最大化,避免任何不必要的留白。
2.質感與背景 (Flat Immersive Paper):
  - 背景:採用純淨、無紋理的實色白色 (#FFFFFF)背景,模擬高品質報告紙張感,表面完全平坦。
  - 卡片:採用純白 (#FFFFFF) 實色填充卡片。極致扁平化 (Flat UI Design),帶有極細的、微妙的中度灰色描邊 (stroke: #DDDDDD; stroke-width: 0.5px;) 用於嚴格劃分模塊邊界。無高光、無投影、無任何紋理,模擬打印效果。
  - 風格:頂級智庫、專業審計報告或諮詢報告最終稿風格。冷靜、理性、高度嚴謹、最大化數據可讀性。
  - 圖標/裝飾:採用極簡、單色的中度灰色線性圖標 (Minimalist Line Icons),圖標顏色與文本和數據標籤協調,絕不喧賓奪主。
3.圖表設計 (Rigidly Professional):
  - 配色:極度剋制與嚴肅。主色調使用深普魯士藍 (#003366) 用於數據實體(柱子/環形圖核心/折線數據點),輔色使用中度灰 (#666666) 用於座標軸、文本和次要數據。強調色僅使用冰藍色 (#A0DDF0),極度剋制地用於最核心的、需要提亮的數據點(如年度最高收益數字)。
  - 形狀:嚴謹規則。柱狀圖採用微小圓角頂端,折線圖為平滑貝塞爾曲線但不帶發光,環形圖為粗環。
4.子卡片細節 (Structured & Precise):
  - 配色:純白卡片上,所有文字和數字嚴格使用普魯士藍和中度灰。核心數據指標(如大號加粗數字)使用普魯士藍或強調冰藍色。
  - 細節:核心數字採用超大號專業無襯線粗體。卡片信息高度壓縮,減少空白。可點綴極其淡的灰色水印紋理(如透明度 3-5%)作為底紋,增加畫面的權威感。

用下來感覺,Nano Banana 2在生成數據可視化圖片這塊的優點明顯、缺點也明顯,但平心而論優點給人深刻印象遠大於缺點。
優點:一是顏值超高,賽博朋克版的圖表設計感強、配色酷炫、細節豐富,彷彿具像化了什麼是數據之美。純淨版和活力橘版的圖表則可直接當作彙報PPT用。二是推理能力強,這點在Pro我們已經能感受到了,這次Nano Banana 2又加持了實時搜索能力,使得模型既能基於我們給的數據生成結論、又能補充相關信息。
缺點:圖表中的數據幻覺還比較嚴重,計算的數據沒出錯反倒展示的數據拎不清楚了,這怎麼有點“鋸齒形智能”了...目前的解決辦法是可以通過二次數據校對再抽卡來減少數據幻覺,還有通過Lovart的文字編輯和局部重繪能力來後期修改。長期我覺得這點是模型進化完全可以cover住的能力,沒準下一個Nano Banana Pro 2就會解決了呢圖片


這是低產博主的第11篇AI+銷售系列思考產出,希望大家能喜歡,如果能對你有所啓發那就太棒了,歡迎給我提出你在銷售賦能上的創意和想法,我們一起來實現!

視頻即代碼2:我用Remotion做了10個不同類型的數據可視化視頻(附提示詞)
視頻即代碼:我用Remotion Skill搓了個客戶年度持倉回顧視頻,附實用教程
Nano Banana Pro做信息圖,信息密度高、邏輯清晰、視覺震撼(附5種風格提示詞)