lesson2_AI绘图核心技法与工具链
1. 本章主线第 2 章从“为什么要用 AI 科研绘图”转向“怎么用工具真正开始画”。本章核心可以概括为一句话AI 生成模型只负责核心生成真正可用的科研图需要前处理、生成提示词、后处理和人工校对共同完成。我需要记住科研绘图不是单纯让 AI 生成一张好看的图片而是要让图像的结构、箭头、标签、逻辑关系和论文内容保持一致。2. Nano-Banana Pro 的接入方式Nano-Banana Pro 在 Google 官方体系中对应的模型名称是gemini-3-pro-image-preview它有多种接入方式不是只有 Gemini 网页端一种。接入方式优点缺点适合人群官方 API更新及时、规则清晰、适合批量生成需要编程和 Google Cloud 计费账户想把绘图接入科研工作流的人Google AI Studio不写代码也能调参数仍然依赖 API 和计费账户想调试提示词和参数的人Gemini 网页端上手最简单对话即可生成参数控制弱受订阅额度限制想快速体验的人第三方平台开箱即用门槛低黑盒调用参数不可见只想快速生成简单素材的人第三方中转 API代码形式接近官方可能更便宜稳定性和隐私风险更高有批量需求但数据不敏感的人如果只是学习和体验可以从 Gemini 网页端开始如果要认真做科研工作流官方 API 更可靠如果涉及未发表研究内容要谨慎使用第三方中转 API。3. Qwen-image-2.0 的作用Qwen-image-2.0 是一个适合国内科研人员使用的补充选择。它的优势是中文语义理解更友好国内访问更稳定适合快速验证中文科研绘图想法可以作为 Nano-Banana Pro 的平替或辅助。但本章的方法论并不绑定某一个模型。核心方法是通用的只要把结构、布局、颜色、可见文字和科学边界描述清楚不同绘图模型都可以使用类似思路。4. 文生图像写伪代码一样写提示词文生图就是只靠文字生成图像。科研绘图里不能只写画一个神经网络。这种写法太宽泛容易让 AI 自由发挥生成一张看起来科技感很强但结构不严谨的图。更好的写法是像写伪代码一样把提示词拆成模块Visual Style: - CVPR / NeurIPS academic schematic - 2D flat vector - clean and minimal Layout: - left: input layer - middle: processing layer - right: output layer Components: - input tokens - linear projection - attention core - output head Connections: - arrows from input to projection - arrows from projection to attention - arrows from attention to output Color Scheme: - input: #E0E0E0 - attention: #D1C4E9 - output: #FFF59D关键词整体风格图像看起来像哪类论文或会议的图。空间布局画面从左到右、从上到下如何分区。拓扑关系模块之间怎么连接箭头从哪里指向哪里。参数化控色用 HEX 色值精确控制颜色。文生图的关键不是“写得文学化”而是“写得结构化”。提示词越像规格说明书AI 越不容易乱画。5. 参数化控色科研图不适合使用过于鲜艳、塑料感很强的颜色。建议在提示词里直接指定 HEX 色值例如Primary Color: Azure Blue #E1F5FE Attention core: Pastel Purple #D1C4E9 Concat layer: Pastel Yellow #FFF59D这样做的好处是颜色更稳定风格更接近期刊插图多张图之间更容易保持一致减少 AI 自己选择高饱和颜色的概率。6. 图生图草图即骨架图生图就是上传一张参考图让 AI 在参考图基础上生成新图。科研绘图中草图最重要的作用不是美观而是提供结构骨架。草图可以来自手绘草图PPT 里的方框和箭头Excalidrawdraw.io纸笔快速画出的结构图。只要草图表达清楚谁在左边谁在右边哪些模块相邻箭头从哪里指向哪里哪些组件不能丢AI 就可以在不改变结构的前提下美化线条、配色和风格。7. 科研绘图工具链完整科研绘图流程可以分成三个阶段。7.1 生成前前处理目标是让 AI 生成前就明确结构和风格。常用工具草图工具PPT、画图、Excalidraw、draw.io、纸笔配色提取工具从高质量论文图中提取 HEX 色值。7.2 生成中AI 绘图模型可以使用Nano-Banana ProNano Banana 2Qwen-image-2.0GPT Image 2其他图像生成模型。7.3 生成后后处理AI 生成图一般不能直接作为论文终稿需要进一步处理去水印高清放大矢量化Figma / Illustrator / Visio 人工调整必要时用 Matplotlib 代码重绘。核心目标是让 AI 生成结果从“好看的图片”变成“可编辑、可校对、可用于科研表达的图”。8. Happy Figure Skill这个 Skill 的作用不是直接生成图片而是根据论文、摘要、方法、图注、研究方案等内容生成可以复制给 AI 绘图模型的科研绘图 prompt。它更像是科研内容 → Figure Brief → 图类型判断 → 模型适配 → 最终绘图 prompt9. 生图GPT-5.5glm-5v-turbo
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