以某个历史知识为例，如果你只是把Codex当成一个普通的ChatBot来用，通常我们只会像下面这样直接提问：
而Codex也只会回馈给你一段干巴巴的纯文字答案，就像下面这样：
但人脑处理纯文本的效率其实非常低。逐字逐句地啃完一段历史背景，可能五分钟后就忘了一大半。这时候，你就应该跳出“对话”的思维定式，向Codex提出“可视化”的诉求：
请使用你自带的image_gen工具将以上知识绘制成一个infographics
Codex会调用 image-gen 工具（当然，这里需要你拥有GPT的Plus或者Pro订阅计划）来生成一张可视化的技术文档风格信息图：
然而，如果你只用了简单的Prompt就沾沾自喜，得到的信息图很可能会存在严重的幻觉和位置错误。比如下面这张初版图里，北京、山海关、宁远、锦州的相对地理位置关系可以说是毫无准确性可言：
要解决这个痛点，关键一步是让Codex去“查资料”。你需要指引它联网下载信息图中涉及的地名所对应的真实经纬坐标，以及相关的海岸线与河流矢量数据，然后重新绘制底图。请记住：我们身处的世界早已完成了“比特化”，那些你耳熟能详的东西，基本都能在开源数据库里找到对应的档案。
Codex获取到的真实地理数据源包括：
- 海岸线：Natural Earth
10m coastline
- 河流：OSM / Overpass 拉取的著名水系
- 投影：局部 Lambert Conformal Conic
- 河流筛选：保留了与辽西走廊强相关的
大凌河、小凌河、女儿河、兴城河、兴城西河、六股河
在这一步，Codex会先将获取到的真实坐标和矢量信息绘制为一个底层SVG，然后把这个精准的底图作为参考图喂给 image_gen 进行二次创作，最终输出兼具美观与准度的成品：
虽然最终生成图中的信息依然难以做到100%完全还原史实，但作为一种帮助你建立直观认知的 “rough understanding”，已经完全够用了。
一旦你在某个Codex session中搭建起了这套“数据校准+绘图指令”的工作流，就可以在同一个对话上下文里，稳定地量产各种历史事件相关的Infographics了！比如，我们趁热打铁，再来一个“官渡之战”：
相比历史类知识，生物类的可视化产出会更直接轻松一些。例如，我们先来段最简单的对话：
帮我介绍一下人体细胞的构成
随后加上我们那条将知识图像化的指令：
请使用image_gen帮我生成一张16:9的infographics
我们甚至还可以利用之前的Hyperframes生产线略作调整，将那些生成的静态图片全部替换为 image_gen 产出的高清Infographics，进而批量制作出一整套生动有趣的学习打卡式教学视频。
当然，如果你涉足的是更高阶的数理领域，也完全可以抛弃信息图，改用Manim这类工具来制作极致视觉表现的数学概念学习笔记视频。
以上思路纯粹是抛砖引玉，不知道是否能激发你脑海中更多有趣的创意火花？去试着把枯燥的知识变成视觉盛宴吧。 | 
发表于 昨天 01:00
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