用 AI 生成植栽圖板

為什麼我們測試植栽設計圖板

在景觀設計流程裡，植栽圖板通常需要花很多時間整理。設計師要查植物習性、氣候適應性、日照需求、用水條件，還要把植物照片、配置邏輯、色彩與文字資訊排成一張可以提案的圖板。

我們這次想測試的是：如果只給定城市、氣候帶、日照與用水條件，Nano Banana Pro 能不能生成一張接近專業提案用的 landscape planting design board。這個 workflow 不是要取代景觀設計師對植物的判斷，而是讓 early-stage proposal 更快整理出第一版方向。

我們後來發現，植栽 prompt 不能只寫 beautiful garden 或 lush planting。這類描述容易生成漂亮但不一定合理的植物拼貼。比較穩定的方式，是先定義地點與氣候，再定義光照、澆水需求、植物層次與圖板格式。

先定義城市與氣候條件

第一步不是選植物，而是先定義基地條件。我們用四個不同氣候帶的城市做測試：台中、京都、墨爾本與馬拉喀什，分別代表潮濕亞熱帶、溫帶、溫帶地中海型，以及乾旱或半乾旱環境。

這樣做的原因是，不同氣候會直接影響植栽選擇。台中可以承受較高濕度與全日照至半日照；京都需要考慮季節變化與適度澆水；墨爾本適合偏耐旱的地中海型植栽；馬拉喀什則需要極低用水與高日照耐受性。

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Planting Perspective — Numbered, hand-drawn style elevation rendering
Planting Plan / Layout Plan — Top-down layout with scale bar
Plant Legend — Botanical name, common name, category, height, bloom season
Flowering / Seasonal Interest Calendar — Year-round bloom timeline for each plant
Seasonal Highlights — Key features for spring, summer, autumn, and winter
Maintenance Notes — Watering, pruning, and care guidelines
Dimensions & Scale — Actual bed size and scale reference
Planting Notes — Soil, drainage, spacing, and grouping recommendations
Ecological Benefits — Pollinator-friendly, drought-tolerant, biodiversity support

圖 01. 以台中亞熱帶、潮濕、全日照至半日照條件生成植栽圖板

在這個階段，我們會避免直接指定太多植物名稱。因為初期目標是建立氣候邏輯與植栽層次，而不是立刻追求最終植物清單。

用 prompt 控制圖板格式

植栽圖板最容易失控的地方，是它會變成單純的植物照片拼貼。對提案來說，我們需要的不只是好看的植物，而是清楚的圖板結構：標題、植物分層、色彩氛圍、配置建議與簡潔的說明資訊。

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圖 02. 以京都溫帶、半日照、適度澆水條件生成植栽設計方向

我們後來發現，board、grid layout、plant palette、planting layers 這些詞很重要。它們會提醒模型輸出「設計圖板」，而不是一張花園效果圖。

如果只寫 garden planting design，模型可能會生成一張漂亮庭園，但缺少可提案的資訊組織。這種圖很有氛圍，但不適合拿來說明植物策略。

四種氣候帶的 prompt 差異

在四個城市測試裡，我們比較關注 prompt 如何改變植物語彙，而不是只比較畫面是否漂亮。

墨爾本的 prompt 會強調 temperate Mediterranean climate、full sun、low water，讓植物方向偏向耐旱、低維護與銀灰綠色系。

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圖 03. 以墨爾本溫帶地中海型氣候生成低用水植栽圖板

馬拉喀什則需要更明確地限制 water requirement，並強調 arid、semi-arid、extremely low water use。這樣可以避免模型生成過度濕潤、熱帶感太強的植物組合。

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圖 04. 以馬拉喀什乾旱與半乾旱條件生成極低用水植栽圖板

這裡的取捨是，prompt 越具體，圖板越容易有方向；但如果植物名稱或設計語彙寫得太死，輸出可能變得僵硬。早期提案階段，我們會先控制氣候、日照與用水，再逐步加入植物類型。

我們踩過的幾個問題

第一個問題是植物可能看起來合理，但不一定適合當地。AI 生成的圖板可以作為設計方向與視覺溝通，但正式提案前仍需要景觀設計師或植物資料庫確認學名、耐候性與維護需求。

第二個問題是圖板資訊可能過多。當我們同時要求植物照片、剖面、平面配置、表格、氣候分析與材料板，畫面容易變得像雜誌拼貼。因此我們會先要求 clean grid layout，再控制資訊量。

第三個問題是文字可讀性。AI 生成圖板有時會出現不穩定的文字或錯字，所以我們會把 AI 版本當成版面與視覺方向，再回到 Figma、Canva 或簡報工具整理最終文字。

這個 workflow 改變了什麼

這個流程可以讓設計師不用先翻植物圖鑑，也不用一開始就手動排版，就能快速產出一張可討論的景觀種植設計圖板。對 early-stage proposal 來說，它很適合用在氣候策略比較、植栽氛圍探索、客戶簡報與作品集草稿。

目前 Nano Banana Pro 在這類任務上仍然需要人工審查，尤其是植物名稱、地區適應性、用水需求與季節表現。真正要進入施工圖或正式植栽規格時，仍然需要回到在地植物資料、苗圃供應與專業判斷。

但在概念階段，這個 workflow 能把「城市、氣候、日照、用水」快速轉譯成可視化圖板。它讓設計討論更早開始，也讓景觀方案不再停留在抽象文字，而是變成一張可以被比較、修改與推進的設計畫面。