Google Earth推出基於Nano Banana 2的全新圖像生成功能 一鍵生成逼真AI場景與歷史風貌

Google Earth 近日正式推出全新的 AI 圖像生成功能，這項技術整合了衛星影像、航空照片與 3D 實景地圖資料，讓使用者能夠直接在網頁版地圖上，針對世界各地的真實地點進行視覺重塑。透過生成式 AI 的輔助，一般使用者不再需要專業繪圖軟體或影像編輯技能，只要在地圖上選定位置、輸入描述性指令，系統就能產出與實際地形深度契合的擬真圖像，為空間資訊的呈現方式開啟全新可能。 這項功能的核心，是 Google 旗下代號 Nano Banana 2 的 AI 圖像生成模型。與過去單純以文字生成圖片的工具不同，Nano Banana 2 在 Google Earth 的應用場景中，會先讀取目標區域的真實地理數據，包括建築物輪廓、地貌起伏與街道格局，再根據使用者的描述生成視覺內容。換句話說，AI 並非憑空繪製一張風景畫，而是在既有的地景基礎上進行改造與延伸，這使得產出的圖像具備高度真實感與空間一致性。 實際操作上，使用者只需在網頁版 Google Earth 中逐步放大到想探索的區域，找到目標地點後點擊「建立影像」（Create image）按鈕，並輸入想要呈現的場景描述，系統便會即時運算並生成對應畫面。無論是將現代城市街區改造成復古風貌，或是為空曠地帶設計虛擬建築，都能在短時間內獲得視覺化成果。此一流程大幅降低了 3D 建模與概念設計的進入門檻，也讓地圖不再只是平面導航工具，而是具備創造力的視覺平台。 在教育應用方面，這項功能為歷史教學帶來極具潛力的變革。過去學生學習古代文明時，只能依賴文字敘述與靜態圖片想像歷史場景；如今教師可以帶領學生觀察世界遺產地點，並輸入諸如「重現西元 78 年龐貝古城的繁華街景」這類指令，系統便能將眼前的廢墟遺跡，一鍵還原為充滿羅馬帝國時代氛圍的立體景象。這種沉浸式的視覺體驗，有助於學生更具體地理解歷史事件發生的空間脈絡。 更進一步的是，該功能結合了 Gemini 模型的底層檢索能力，使系統不再只是生成美觀的圖片，還能在處理地標建築時，同步產出包含關鍵歷史資訊的直觀圖表。例如，當使用者選定某座古建築並要求視覺化呈現時，AI 可以額外整理出與該建築相關的歷史因果脈絡，以視覺化資訊圖的方式輔助說明。這項整合讓教學素材的準備更加快速，也讓抽象知識與具體空間產生連結。 除了教育領域，房地產開發與城市規劃也能從中受益。在傳統流程中，開發團隊要向客戶傳達設計構想，往往需要委託設計師繪製模擬圖，或製作實體模型，過程耗時且成本高昂。如今規劃者可以在 Google Earth 上直接選定實際基地，例如東京某塊閒置空地，輸入將該地改造為複合式商業設施的願景描述，系統便能在原有地貌上即時渲染出具備高精緻度的 3D 設計效果。 這項能力對於地貌條件的評估特別有價值。以湖畔木屋為例，使用者可以指定建築座落於山坡與水岸之間，AI 會根據該地真實的等高線與水域分佈，生成符合自然環境的建築樣貌，讓團隊在動工之前，就能更直觀地檢視建物與周邊地形的融合程度。如此一來，前期溝通與方案評估的效率將大幅提升，也減少因視覺認知落差而導致的設計反覆修改。 對一般大眾而言，這項功能同時提供了打破現實框架的趣味體驗。使用者可以將熟悉的場景轉化為完全不同的視覺風格，例如把 Google 山景城園區一瞬間變成充滿賽博龐克風格的科幻都市，親眼感受想像中的未來世界。這種創作模式賦予地圖更多娛樂性與個人化色彩，也讓地理探索從單純的資訊查詢，延伸為具有故事性的視覺旅程。 目前，這項影像生成功能已正式向全球網頁版 Google Earth 使用者開放，無須額外安裝軟體，只要透過瀏覽器即可使用。從教育、都市規劃到大眾娛樂，這項技術正在重新定義地圖的角色，使地理空間資訊不再只是靜態的記錄，而是可以互動、可以重塑、可以幻想的動態介面。隨著生成式 AI 持續演進，未來這類空間視覺化工具的應用範圍，勢必還會更加廣泛。