方法和系統圖
將演算法、工作流程和系統描述轉換為結構化技術圖形。
GPT Image 2 是 OpenAI 的圖像生成模型，現已接入 FigEditor，適合多層指令、文字密集版面和高保真參考編輯，減少反覆重試。
選擇一個學術範例以重複使用其對方法圖、結果面板、證據流或圖形摘要的提示。
使用 GPT Image 2 繪製文本較多的圖表、結構化結果佈局和參考指導的學術插圖。
將演算法、工作流程和系統描述轉換為結構化技術圖形。
使用明確的合成資料標籤規劃可存取的多面板圖表組合。
具有清晰的階段層次結構的可視化篩選、綜合和決策過程。
模型優勢GPT Image 2
從書面研究結構轉變為具有強大佈局和參考編輯的視覺草稿。
對圖表、證據流和圖形註釋使用簡短的精確標籤和明確的層次結構。
描述面板順序、對齊方式、間距、連接器和重點，以實現連貫的學術佈局。
上傳最多十六張圖像以保留來源結構或傳達佈局、內容和視覺方向。
一個靈活的工作空間，用於產生和修改學術視覺效果，同時保留研究人員的監督。
在幾分鐘內從方法大綱或圖說轉變為視覺方向。
快速起草
要求對佈局、術語、箭頭、調色板和重點進行重點更改。
對話式編輯
將點數用量與早期草稿、精美的圖形或密集的 4K 佈局相匹配。
解析度定價
建構具有清晰關係和可讀層次結構的有組織的多面板視覺效果。
最高 4K
使用靈活的方形、縱向、橫向和超寬格式。
廣泛的比率支持
在分享之前查看聲明、標籤、軸、箭頭、解剖結構和證據。
研究者審核
為模型提供清晰的研究結構，定義視覺約束，並根據來源審查輸出。
編輯或儲存作品時貼上方法、圖說或結構化大綱並上傳來源圖。
指定準確的短文字、面板順序、箭頭方向、長寬比和輸出解析度。
在匯出或發布之前檢查術語、數值、聲明、可訪問性和視覺完整性。
可先使用免費點數；若需要定期建立插圖，可訂閱方案，或為下一篇論文與簡報購買點數包。
有關學術用途、文本渲染、參考編輯、解析度和負責任的出版的答案。
使用 GPT Image 2 處理多層科研提示、文字密集版面和更容易審查的高保真參考修改。
隨時取消 · 訂閱點數有效期為 30 天