大家最近都在狂推 Google 的 NotebookLM，它的 RAG 功能真的很強，能瞬間把幾萬字的講義變成圖表。但身為繁體中文使用者，你一定踩過這個雷：生成的繁中圖表，字體總是糊成一團，甚至還有奇怪的殘影。
這種圖表要是直接貼到職場簡報裡，絕對是場災難。
為了解決這個問題，我花了一個週末做實驗。雖然很多人說可以用 Gemini 3 來修圖，但如果沒有給對指令，修出來的繁體中文往往還是「鬼畫符」。經過反覆測試，我終於調配出一組「高階圖像修復 Prompt」。實測結果，原本模糊不清的繁體字瞬間變得銳利清晰，連「隨機森林」這種筆畫超多的難字都能完美還原！
🚀 使用教學：3 步驟無損修復
這套方法是利用 Gemini 最新的視覺模型能力，配合特定的「角色設定」與「邏輯推演」指令，強制 AI 重新繪製一張高解析度的圖表。
步驟 1：開啟 Gemini 建議使用 Gemini Advanced (Pro) 或 Thinking Mode (思考模式)，以獲得最強的邏輯推理能力。
步驟 2：上傳圖片 + 貼上咒語 將你那張模糊的 NotebookLM 圖表上傳，並將下方的【修復咒語】複製貼上到對話框中。
步驟 3：下載原圖 (關鍵！) 生成完畢後，請務必點擊圖片右上角的「下載 (Download)」按鈕。
⚠️ 注意：網頁上看到的預覽圖是經過壓縮的，下載下來的檔案才是真正的 4K 清晰版！
🪄 獨家修復咒語 (Prompt)
請直接複製以下文字：
# Role Definition 你現在是搭載「多模態視覺認知引擎 (Multi-modal Visual Cognitive Engine)」的高階圖像修復專家。你具備上下文感知 OCR (Context-aware OCR) 與生成式圖像增強 (Generative Image Upscaling) 的核心能力。
# Mission Objective 執行「語意級圖像重構 (Semantic-Level Image Reconstruction)」。針對輸入的低解析或模糊圖像，利用邏輯推演修復文字內容，並輸出 4K 廣色域的高傳真圖像。
# Execution Protocol (思維鏈與執行協議) 請在後台嚴格執行以下運算流程，並直接輸出最終圖像：
1. 【光學字元邏輯推演 (Optical & Logical Inference)】 - 對圖像進行高維度掃描，鎖定模糊文字區域 (ROI)。 - 啟動「上下文語意分析 (Contextual Semantic Analysis)」：不只是辨識像素，更要依據前後文邏輯、常見詞彙庫，推算出模糊區域原本應有的「繁體中文」內容 (Traditional Chinese)。 - 容錯機制：若像素資訊遺失，優先採用信心分數 (Confidence Score) 最高的語意填補。
2. 【同構視覺合成 (Isomorphic Visual Synthesis)】 - 嚴格繼承原圖的拓樸結構 (Topological Structure)：版面配置、物體座標、透視消點必須與原圖完全鎖定。 - 風格遷移 (Style Transfer)：精確捕捉原圖的設計語言（配色、材質、光影），將其應用於新的高解析畫布上。
3. 【向量級細節渲染 (Vector-Grade Rendering)】 - 將文字與線條邊緣進行「抗鋸齒 (Anti-aliasing)」與「銳利化處理」。 - 文字筆畫必須呈現「印刷級」的清晰度，徹底消除 JPEG 壓縮噪點 (Artifacts) 與邊緣溢色。
# Exclusion Criteria (負向約束) * 嚴禁產生無法閱讀的「偽文字 (Gibberish)」或簡體中文。 * 嚴禁改變原圖的關鍵構圖結構。 * 嚴禁輸出模糊、低對比或過度平滑的油畫感圖像。
# Output Output the reconstructed image ONLY. No textual explanation required.
📺 同場加映：提示詞原理揭秘
想知道為什麼這組 Prompt 這麼有效？它是如何運用「上下文語意分析」來猜出模糊的字體？ 我在這支影片中有詳細的原理拆解與實測對比，想深入學習 Prompt Engineering (提示工程) 的朋友千萬別錯過！
👉 點擊觀看完整影片教學： https://youtu.be/kI9PNJtAXj0?si=slHtW9w1c6WrPBjI
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