教學｜Mixboard把靈感畫布一鍵變身專業簡報，4種超好用功能實測給你看

數位時代

2025年12月11日週四下午5:37

Google 旗下創新單位 Google Labs 最新推出視覺協作工具 Mixboard，被科技界譽為「進階版的 AI Pinterest」，提供一張無限延伸的靈感畫布讓使用者自由發想，找圖、修圖、做簡報都能一次搞定。

不同於傳統蒐集素材的圖庫工具，Mixboard導入最新的 Gemini 影像模型Nano Banana Pro， 最大亮點在於「圖文轉化」能力的提升，使用者現在能將零散的靈感看板，透過 AI 運算直接轉製為排版精美、高解析度的專業簡報。

此外，Mixboard 新增了 PDF 檔案匯入與自拍鏡頭功能，讓設計師或一般用戶能將個人影像與參考素材無縫融合，例如模擬服裝穿搭或專案發想，都能在 AI 輔助下快速完成。

《數位時代》整理 4 個 Mixboard 使用亮點，帶你快速了解各種情境用法！

▶點我進入Mixboard

Mixboard 是什麼？

Mixboard 是 Google Labs 在 2025 年推出的「AI 視覺構想畫布」工具，讓你用自然語言就能快速轉成可以拖拉、拼貼的視覺版面。

Mixboard 搭載 Google 自家的 Gemini 模型，負責從文字生成圖片與理解指令。圖像細節修改與風格調整則由 Nano Banana 負責，支援換色、改風格、一鍵重生等操作。

使用者可以在一個無限延伸的畫布上丟圖片、生成新圖、排版與標註。適合視覺設計與品牌提案、產品與活動企劃，甚至是一般創意發想與教學。

Mixboard實測亮點

亮點一：靈感畫布一鍵變身專業簡報

過去製作簡報時，需要把網頁圖片一張張存下來、重新貼到簡報裡調整排版。現在，Mixboard能讀懂畫布上的所有內容、風格和重點，利用 Nano Banana Pro 模型，直接生成一份圖文並茂的簡報。

要注意的事，生成簡報需要花費20分鐘，會在程式背後進行，Mixboard前台仍可正常使用。

怎麼快速製作簡報？

《數位時代》以探討藝術風格為例，實測簡報生成，步驟如下：

Step 1： 首先自行生成「10種藝術繪畫風格」，可加入其他圖片或PDF文件報告。

Step 2： 當所有圖片和文件就緒，再按下右上方的「Transform」，輸入簡報的主旨、內容分析重點（可以先丟AI幫忙寫）以及報告時長、頁數等資訊，或是直接套用自動提供的4種主題，還能選版面風格或是自訂風格文字。

Step 3： 生成好的簡報先別急著下載，每頁簡報都能進行微調，例如新增畫中人物動作的象徵意義。如果覺得後續更動不滿意，直接按返回鍵就能回到最初始的簡報。

經實測後，Mixboard的優點為快速將零散靈感轉換成聚焦主題的簡報，明定20分鐘生成簡報，但實際時間更快，再加上版面風格能夠基於語境和內容，做出非制式模板的精美簡報，也能自動生成文案，降低了非設計專業人員的排版門檻。

然而，目前的簡報僅能生成英文版本，雖然可進行後續微調，仍會遇到AI隨機抽卡問題，不像Office簡報能夠快速拖曳細節，文字也必須依照指令才可修改，因此需要反覆生成試錯。

▶點我看簡報範例1
▶點我看簡報範例2

亮點二：直覺式局部修圖

Mixboard最大特色之一是「塗鴉編輯」(Doodle) 功能，使用者若對生成圖像的特定細節不滿意，不用重新生成整張圖，僅需圈選該區域並輸入自然語言指令（如更改服裝材質、顏色或添加配件），AI 即會針對指定範圍進行修改，不會破壞畫面的整體結構。

這種直覺的互動模式，讓使用者能從模糊的概念發想，逐步收斂至具體的設計成果，大幅降低了反覆生成試錯的時間成本。

亮點三：穿搭建議與自拍鏡頭

如果有「不知道衣服搭不搭」或「想嘗試新風格但不敢買」的困擾，可以利用 Mixboard 新增的自拍鏡頭功能，上傳自己的照片，透過 AI 指令在畫布上生成各種穿搭建議。

再利用塗鴉編輯功能，圈選衣服部位直接換色或換材質，模擬出想要的造型，可作為網購前的參考試衣間。

亮點4：空間規劃設計

Mixboard適合需要視覺化溝通的情境，像是居家或活動佈置，避免買了家具回家才發現風格不合，或是活動場佈與想像有落差。

首先上傳你喜歡的家具照片、空間格局圖，輸入指令（例如：為客廳空間加入聖誕節元素，包括聖誕樹、聖誕襪、燈飾等，整體氛圍具有質感不花俏），AI 會幫你生成合成後的空間預覽圖。

專注生產力的靈感空間！屏除社群流量焦慮

Google也指出，新版Mixboard支援「多看板」架構，讓使用者能在同一專案中區分腦力激盪、素材收集與最終定案的不同階段。

在協作層面，Mixboard 刻意捨棄了社群媒體常見的按讚、愛心或流量數據機制，轉而採用類似 Google Workspace 的連結分享模式，讓團隊成員之間能夠實質交流與共編。

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資料來源：Google Keyword、Tom's Guide、Android Police

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 蘇柔瑋

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