Caution
在论文投稿的“最后一公里”，你是否常为一张结构示意图反复调整？是否在复杂的绘图软件和抽象的配色方案前望而却步？
Happy Figure 是我们推出的系统性 AI 科研绘图实战教程。我们认为，科研插图不仅是美化，更是科学信息的“视觉化转译”。
本项目旨在教你穿透工具的表象，利用先进的 AI 图像生成模型（如 Nano-Banana Pro、Qwen-image-2.0 等），通过结构化提示词（Structured Prompts）和工作流精准控制，将晦涩的论文逻辑转化为符合顶级期刊标准的学术插图。
Note
以下插图均由本教程介绍的 AI 工作流生成并经矢量化微调，覆盖计算机、材料、生物等核心领域。
 计算机科学：Transformer 架构逻辑图 |
 材料化学：水系电解液微观机制 |
 生物医学：铁死亡信号通路图 |
 成果交付：高精度矢量化重构结果 |
- 🎓 硕博研究生：希望提升论文插图质量，缩短投稿准备周期的科研新手。本项目将显著降低绘图门槛，仅需具备基础科研逻辑。
- 🧑🏫 科研从业者：追求高效、精准的科研表达，需打造个人/团队学术风格。
- 🎨 学术设计爱好者：对 AI 与科研交叉领域感兴趣，探索视觉艺术与科学逻辑的结合。
🌐 点击这里开始在线阅读 — 无需下载，随时随地学习。
- 📖 开源免费：完全免费学习本项目所有内容，与 Datawhale 社区共同成长。
- 🔍 理解核心原理：重新审视科研插图的视角，将其视为科学信息的视觉化转译。
- 🏗️ 掌握核心工具：快速上手 Nano-Banana Pro 等主流 AI 绘图工具。
- 🛠️ 提示词工程实战：学会将论文逻辑转化为高质量图表的精准描述语言。
- 🚀 跨学科解决方案：直接获取材料、生物、CS 等领域的专属出图模版与攻略。
- ⚙️ 高阶控图能力：掌握复杂长图拆解与 AI 生成图的矢量化重构。
- ⚖️ 守住学术底线：明确 AI 绘图在学术合规与版权界线上的操作要求。
项目分为三个核心模块，每一阶段都是通往学术绘图自由的坚实阶梯：
- 模块一：认知与工具（入门篇）：我们将从认知层面打破“绘图=美化”的误区。随后带你快速完成工具接入，建立基础实践能力。
- 模块二：方法与实战（实战篇）：这是教程的灵魂。你将学习从论文中抽象结构关系，并掌握跨学科（材料、生物、计算机等）的专属出图攻略。
- 模块三：交付与合规（进阶篇）：进入工程交付阶段。你将学习如何多层控图、如何实现矢量化重构，并深入了解 AI 绘图的学术道德边界。
| 章节 | 关键内容 | 状态 |
|---|---|---|
| 前言 | 项目的初衷、愿景与核心价值 | ✅ |
| 第一部分：认知与工具 (入门篇) | ||
| 第一章 认识科研绘图 | AI 时代科研绘图的新范式与本质认知 | ✅ |
| 第二章 AI 绘图核心技法与工具链 | Nano-Banana Pro 快速接入与基础操作指南 | ✅ |
| 第二部分：方法与实战 (实战篇) | ||
| 第三章 提示词工程 | 结构化视觉图式 (Visual Schema) 的构建逻辑 | 🚧 |
| 第四章 场景实战 | 材料、化学、生物、医学等学科专属出图攻略 | 🚧 |
| 第三部分：交付与合规 (进阶篇) | ||
| 第五章 高阶控图 | 模块化拆解、母图锚定与矢量化重构技术 | 🚧 |
| 第六章 避坑指南 | 学术诚信、版权边界与合规引用范式 | 🚧 |
| 第七章 结语 | 教程总结、致谢与未来展望 | 🚧 |
| 附录 | ||
| AI 科研绘图实战速查手册 | 核心工具、跨学科提示词模板与学术合规红线速查 | ✅ |
| 姓名 | 角色 | 贡献内容 |
|---|---|---|
| 张鼎伦 | 项目负责人，Datawhale成员 | 整体架构设计、核心内容编写 |
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