在我們以往的印象中，NotebookLM 被視為最強大的文字處理與 RAG（檢索增強生成）工具，用來消化論文、財報或長篇小說。然而，NotebookLM 不僅僅是閱讀器，它更是強大的「視覺分析師」。
本篇要以「視覺化工作流」的角度，看看如何利用 NotebookLM「看懂」圖片，並將其轉化為較精準的 AI 繪圖提示詞（Prompts），讓你從單純的圖片收藏者，變身為風格的複製與再創作者。
為什麼要用 NotebookLM 來做「圖片逆向工程」？
許多人在利用 AI 繪圖時想下提示詞，最大的痛點是不知道這張圖的風格要設定為什麼。你可能看到一張很棒的海報，但不知道該要用那一種繪圖風格來描述。NotebookLM 擁有多模態（Multi-modal）的理解能力，它能深入分析圖片中的：
- 構圖與視角
- 光影與色調
- 藝術流派與媒材
視覺化工作流是要把 NotebookLM 當作翻譯機，將視覺語言翻譯成 AI 聽得懂的文字指令。參考先前的文章：利用NotebookLM逆向解析圖片繪圖風格與生成參數
實戰步驟：三階段工作流
第一階段：建立「視覺風格」筆記本
首先，不要雜亂地上傳資料。先建立一個處理視覺風格專用的筆記本， 將你喜歡的圖片匯整成 PDF，或是直接將圖片貼入 Google 文件後上傳至來源。
小技巧：即使是模糊的圖片或白板上的草圖，NotebookLM 也能進行一定程度的解析與優化。參考先前的文章：從一張白板的相片出發，讓NotebookLM為你打開後面的路。
第二階段：使用「結構化分析」提示詞
這是最關鍵的一步。不要只問「這張圖是什麼？」，你需要更專業的指令。使用以下提示詞（Prompt）：
請分析來源資料中的圖片風格。請依序針對以下維度進行詳細描述，專有名詞請附上英文：
- Subject (主體)：圖片中的主要內容描述
- Medium (媒材)：油畫、3D 渲染、水彩還是向量圖等
- Style (風格)：具體的藝術流派
- Lighting & Color (光影色彩)：色調氛圍
- Composition (構圖)：視角與鏡頭設定
以這張圖像為例：
第三階段：生成與再創作
取得 NotebookLM 的分析結果後，你已經獲得了一組高品質的「種子提示詞」。 現在，你可以將這段描述複製到 Gemini 或其他繪圖工具中，還可以加上你的修改內容。
在 Gemini 中繪製圖像，結果如下：
在 Sora 中繪製圖像，結果如下：
在 Image Creator 中繪製圖像，結果如下：
AI 時代的創作，往往不是從零開始，而是站在巨人的肩膀上。透過 NotebookLM 的解析能力，我們不再需要死背艱澀的藝術術語，只要懂得「如何提問」，就能將任何看到的視覺靈感，轉化為自己手中的創作素材。
現在就去翻翻你的相簿，找出那張你最愛但又不知道如何描述的照片，讓 NotebookLM 幫你解開它的風格密碼吧！
