AI科研繪圖：Nano Banana極速實戰指南
張鼎倫
商品描述
人工智能（AI）在圖像生成領域的快速發展，為科研插圖創作提供了技術支持。針對科研人員在繪制科研插圖中面臨的痛點，本書構建了一套AI科研繪圖方法論，該方法論適配多學科場景的視覺化表達。第1章從認知層面重新定義科研繪圖的本質與邊界，明確“好圖”的標準及AI繪圖的必要性；第2章以Nano Banana Pro為例，講解模型接入、核心功能及輔助工具；第3章與第4章聚焦方法與實戰，介紹從論文文本抽象結構關系的策略、不同領域下的提示詞構建；第5章介紹復雜插圖的模塊化生成及矢量化處理；第6章則梳理AI輔助繪圖的倫理邊界與合規路徑。全書旨在通過結構抽象與精準表達的底層邏輯，幫助科研人員提升科研繪圖質量與效率，並建立穩定的科研繪圖工作流，也為初學者提供實踐起點。
本書適合所有需要繪制科研論文插圖的科研人員，尤其是缺乏設計背景、希望提升表達質量與效率的研究生與青年教師閱讀。
作者簡介
華 南 理 工 大 學 碩 士 研 究 生， 專 註 於 AI for Science 方向研究。AI 開源社區 Datawhale 的成員，開源項目 happy-figure 的發起人。長期致力於將大語言模型與 AIGC 技術應用於科研場景，在學術論文圖表自動化生成、科研可視化表達等方向開展了系統性探索。具備從模型應用到工具落地的完整實踐經驗，負責的相關項目獲得了廣泛關註。
目錄大綱
第 1章 認知篇：重新定義科研繪圖 / 1
1.1.科研繪圖的本質與邊界 / 2
1.2.什麼樣的圖是“好圖” / 6
1.3.為什麼選擇AI繪圖 / 12
1.4.小結 / 14
第 2章 工具篇：Nano Banana Pro極速上手 / 16
2.1.模型接入方式與模型選型 / 17
2.2.Nano Banana Pro核心功能 / 27
2.3.輔助工具推薦 / 38
2.4.小結 / 42
第3章 方法篇：從論文文本到可控的結構示意圖 / 44
3.1.核心策略 / 45
3.2.階段一：邏輯構建 / 47
3.3.階段二：繪圖渲染 / 51
3.4.階段三：交互疊代 / 54
3.5.小結 / 59
第4章 實戰篇：不同領域的提示詞策略 / 61
4.1.材料與化學：微觀機制的具象化 / 62
4.2.生物與醫學：復雜通路的場景化 / 70
4.3.提示詞定制法：基於參考圖逆向分析 / 77
4.4.小結 / 79
第5章 進階篇：AI科研繪圖的精準控制與體系化管理 / 81
5.1.重新建立科研繪圖的主動權 / 82
5.2.復雜插圖的模塊化生成 / 86
5.3.圖像結果的矢量化 / 95
5.4.構建專屬科研繪圖素材庫 / 102
5.5.小結 / 104
第6章 規範篇：AI輔助繪圖的倫理邊界與合規路徑 / 106
6.1.倫理紅線：基於插圖分類 / 107
6.2.期刊政策：合規的核心標準 / 108
6.3.投稿階段：透明披露與自查建議 / 110
6.4.小結 / 111
後記 / 113
