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。
用於研究的 OpenAI 影像生成
GPT Image 2：更快完成複雜科研圖像
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。
GPT Image 2學術圖示圖庫
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。
建立文字密集圖像與高保真修改
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。
說明性結果佈局
使用明確的合成資料標籤規劃可存取的多面板圖表組合。
證據和審查流程
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
用更少重試完成多層版面與精確修改
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。
可讀的技術文本
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。
受控的多面板組合
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。
參考指導圖修訂
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。
更強的指令理解如何節省審稿時間
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。
快速翻譯研究文本
在幾分鐘內從方法大綱或圖說轉變為視覺方向。
快速起草
描述精確的修改
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
選擇所需的分辨率
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
處理詳細的構圖
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
適用於期刊與簡報
使用靈活的方形、縱向、橫向和超寬格式。
廣泛的比率支持
驗證每一個科學元素
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
如何使用 GPT Image 2 精確生成科研圖像
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。
步驟 1: 描述研究內容
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。
步驟 2: 定義標籤、佈局和格式
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。
步驟 3: 生成並執行科學 QA
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。
彈性定價
選擇符合科學插圖工作量的方案
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。
日誌封面製作器
根據文字描述或現有圖片建立日誌、筆記本與手帳封面，並在 FigEditor 中完善標題與版面。
Graphical Abstract Maker
將研究摘要轉化為清晰的圖文摘要，並在 FigEditor 中繼續修改標籤、箭頭與版式。
AI 資訊圖表產生器
將文字、事實和數據轉化為清晰的資訊圖表，並在 FigEditor 中繼續調整標籤、層級與版面。
Nano Banana Pro
建立細節豐富、適合高解析度輸出的精緻科學插圖。
GPT Image 2 科研圖像生成常見問題
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。
它可以幫助起草方法圖、系統架構、證據流、圖形摘要、說明性結果佈局以及解釋性生物醫學或生態圖。
保留更多限制，減少修復草稿的重試次數
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。
