绝了！AI圈新顶流-Banana Pro科研绘图全教程

Nano Banana Pro无疑是近期AI圈的顶流，但多数人只用来生成网红图——但其实！ 搭载Gemini3推理能力的Nano Banana Pro（简称NBP）在科研绘图领域的实力被严重低估！

当我用它攻克论文插图难题时，其产出的专业度直接碾压了我过去三年的手动绘图水平。

科研人都懂，绘图堪称“时间黑洞”：逻辑图模块错位、配色土气显廉价、数据图表调参耗时长，花一整天做的Poster还可能被导师一眼否定。而NBP的出现，出图水准完全对标NeurIPS、ICLR等顶会接收标准，堪称传统绘图工具的降维打击。

一、三大核心场景实测：从架构到数据，30秒搞定专业图

场景1：方法图（Method）——精准还原复杂架构逻辑

方法图的核心是清晰呈现算法流程与模块关联，我选择了LeCun、李飞飞等大佬联合署名的论文《Cambrian-S: Towards Spatial Supersensing in Video》做测试。该论文方法部分缺少全局架构图，文本输入、视觉融合、主干网络的衔接逻辑全靠脑补。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

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我未提供任何草图，仅将论文方法描述拆解为结构化模块清单，明确输入、编码器、特征融合、核心主干等7大模块及数据流向：

MAIN ARCHITECTURE (from the Method section): 1. Inputs: - Image frames I ∈ ℝ^{H×W×3} - Instruction prompt p 2. Encoders: - Image Encoder: • Extracts visual feature map F_i from input images. - Text Encoder: • Tokenizes prompt p into embeddings T ∈ ℝ^{T_p×D} 3. Feature Projection & Fusion: - Visual Feature Projector: • Projects F_i into V ∈ ℝ^{T_v×D} - Multi-Modal Mixer: • Concatenates V and T into Z ∈ ℝ^{(T_v+T_p)×D} • Applies mixer layers to unify modalities 4. Core Backbone: - Transformer Stack (L layers) • Each layer contains: – Multi-Head Self-Attention (MHSA) – Feed-Forward Network (FFN) – Residual + LayerNorm 5. Multi-Scale Routing Module: - Occurs at predefined stages s₁ and s₂ - Token routing: • Split Z into Active Tokens and Idle Tokens • Only Active Tokens pass through deeper layers • Idle Tokens are temporarily held - Merge Unit: • Idle Tokens rejoin Active Tokens after deeper blocks 6. Memory Retrieval Module: - Memory Bank M ∈ ℝ^{N_m×D} - Query generation: Q = Z_q W_q - Key matching: attention weights = softmax(Q Mᵀ) - Retrieval: R = weighted sum of memory vectors - Fusion: Z ← Z + R (before block s₃) 7. Output Head: - Task-specific head depending on target task: • token outputs O ∈ ℝ^{T_o×D} • or class logits DATA FLOW: Images → Image Encoder → Projector → V Prompt → Text Encoder → T V + T → Mixer → Z Z → Transformer + Routing + Memory Retrieval → Output Head → Final output

30秒后，NBP给出的成果堪称“精准理解”：

它不仅完整还原了Multi-modal Mixer的双流输入结构、Memory Retrieval的层级关联，还精准呈现了Active/Idle Routing的分叉与合并路径。无需手动调线宽、对齐网格，自动匹配“清爽扁平、配色克制”的顶会风格，逻辑连贯性远超人工绘制。

场景2：示意图（Concept/Idea Figure）

概念图的难点在于平衡“直观性”与“专业性”：画得太实像说明书，画得太虚像玄学。我以Cambrian-S中经典的“五阶段认知框架”为测试对象，该框架涵盖从语言理解到空间认知、世界建模的抽象演进逻辑，人类绘制需耗时数小时构思。

我仅向NBP提供阶段划分与核心定义：

Stage 0: Linguistic-Only — Knowledge recall, no sensory modeling Stage 1: Semantic Perception — Naming and describing what is seen Stage 2: Spatial Cognition — Implicit 3D reasoning about objects and configurations Stage 3: Predictive World Modeling — Unconscious, selective, self-updating world model Stage 4: Streaming Event Cognition — Always-on sensing across continuous streams; memory across time Core Theme: TASK-DRIVEN WORLD MODELING (Video as a medium for implicit 3D structure, memory integration, and predictive sensing)

生成结果完全超出预期：

低饱和度的莫兰迪配色（Pastel Color）、均匀的模块间距，底部3D视频长廊的设计巧妙呼应“视频作为空间感知媒介”的核心主题。这种兼具美感与内涵的示意图，以往需委托专业设计师，如今NBP30秒即可一次成型。

场景3：实验图（Experiment）——专业呈现数据关联

实验图的关键是“数据准确+视觉清晰”，我选择Mamba-3论文中的折线图与表格数据做双重测试：

• 折线图测试：仅提供坐标轴含义（横轴为相对总状态大小，纵轴为预训练困惑度）、数据点及模型名称，未做任何风格设定；
• 表格可视化测试：输入Mamba-2、Gated DeltaNet等4种模型在不同精度（FP32/BF16）和dstate值下的延迟数据（单位：毫秒）：

两组测试的生成结果均达到“可直接投稿”级别：

图 预训练困惑度

（柱状图：不同模型延迟对比）

折线图采用统一线宽、克制色卡，无渐变和玻璃反光效果，坐标轴标注清晰不抢戏；柱状图精准还原数据比例，配色专业协调，完全符合顶会图表规范。以往用Matplotlib调参半小时的工作，NBP30秒即可完成。

二、万能科研绘图Prompt模板（直接抄作业）

实测发现，NBP的核心优势是“严格遵循逻辑+自动匹配顶会风格”，因此我整合两篇文章的精华，优化出一套通用Prompt模板——无论方法图、示意图还是实验图，只需按结构填充论文内容即可：

You are an expert ML illustrator. Draw a clean, NeurIPS/ICLR-style scientific figure using Nano Banana Pro. GOAL: Create a professional, publication-quality diagram that exactly follows the structure and logic provided in the MODULE LIST below. Do not invent components, do not reinterpret, do not add creativity. Strictly follow the logical flow. GLOBAL RULES: - Flat, clean NeurIPS style (no gradients, no gloss, no shadows) - Consistent thin line weights - Professional pastel palette (refer to top conference color standards: e.g., Azure Blue #E1F5FE , Slate Grey #F5F5F5 , Coral Orange #FFF3E0 ) - Rounded rectangles for blocks - Arrows must clearly indicate data flow (straight arrows for linear flow, curved arrows for loops) - No long sentences, only short labels (within 5 words if possible) - Keep spacing clean and balanced - All modules must appear exactly once unless specified LAYOUT: - Priority: Horizontal left → right layout (for Data Processing, Encoding-Decoding) - Alternative: Vertical top → bottom (for sequential modules) - Special cases: Parallel/Dual-Stream (for multi-modal fusion) / Cyclic (for optimization loops) - Align components cleanly in straight lines; respect the module order exactly as listed MODULE LIST (FILL THIS WITH YOUR PAPER'S CONTENT): 1. Input(s): - [Your input items, e.g., Image frames, Instruction prompt] 2. Preprocessing / Encoding / Embedding: - [Your modules, e.g., Image Encoder, Text Tokenization] 3. Core Architecture / Stages / Blocks: - [Your modules in exact order, e.g., Transformer Stack, Multi-Scale Routing] 4. Special Mechanisms (optional): - [Attention / memory / routing / dynamic paths, e.g., Memory Retrieval Module] 5. Output Head: - [Your output block, e.g., Classification logits, Token outputs] NOTES (Optional but useful): - Specify multi-branch flow: e.g., "Two parallel branches (Visual/Text) merge at Multi-Modal Mixer" - Highlight key modules: e.g., "Keep Memory Bank as a separate vertical block on the right" - For experimental plots: Replace MODULE LIST with "X-axis: [meaning], Y-axis: [meaning], Data points: {Model A: (x1,y1), Model B: (x2,y2)}, Legend position: Top-right" STYLE REQUIREMENTS: - NeurIPS 2024 visual tone - Very light background ( #FFFFFF or #F8F9FA ) - Text left-aligned inside blocks, Sans-Serif font (Roboto/Helvetica) - Arrows short and clean (no arrowheads larger than line width) - Consistent vertical/horizontal spacing (10-15px between modules) Generate the final diagram.

三、进阶技巧：从“可用”到“顶刊级”的优化方案

1. 交互式微调：精准修正初稿问题

NBP生成的初稿若未达预期，无需重新生成，可针对性优化：

• 细节微调：用自然语言直接指令，如“将中间齿轮图标替换为神经网络图标”“把橙色箭头改为深灰色”“所有线条调细0.5pt”；
• 布局修正：若整体结构错误（如循环结构画成直线），需返回Prompt优化逻辑描述，补充布局说明（如“采用Cyclic布局，Zone 3向Zone 1添加循环虚线箭头”）；
• 文字处理：若出现拼写错误，可指令“删除所有文本标签”，后期用PPT/Illustrator添加标准字体（如Times New Roman）。

2. 风格强化：打造专属科研审美

• 建立风格库：收集顶刊优质插图，生成时上传参考图，指令“严格遵循参考图的布局、配色和模块比例”，切换“图生图”模式提升精准度；
• 参数化控色：用取色工具提取参考图的HEX代码（如顶刊常用[#E1F5FE](javascript:)、[#F5F5F5](javascript:)），在Prompt中强制指定，避免“塑料感”配色；
• 去水印技巧：在Google AI Studio使用时，添加书签脚本阻止水印加载（脚本见文末），或指令“图片底部添加占位文本，覆盖水印区域”，后期裁剪即可。

3. 后期处理：满足出版级要求

AI生成图可视为90%完成品，建议用Photoshop/Illustrator做最终修整：

• 矢量化转换：使用Illustrator“图像描摹”功能（参数：颜色20、路径50、边角30、杂色10），将PNG转为矢量图，便于调整模块位置；
• 拼接长图：超长流程图可分段生成，后期在PPT中拼接；
• 统一格式：抹除AI生成的文字，替换为论文要求的字体和字号，确保格式一致性。

4. AI水印去除

通过 Google AI Studio 使用 Nano Banana 模型时，生成的图片右下角往往会带有一个 Gemini Logo 水印。这其实是前端页面叠加的效果，我们可以通过简单的技术手段去除。

• 最简单的方法是使用 Bookmarklet（书签脚本）：

• • 在浏览器书签栏新建一个书签，命名为 “Remove Gemini Watermark”。
  • 在“网址（URL）”栏粘贴下面的用于阻止水印图片加载的 JavaScript 脚本。
  • 保存后，在 Google AI Studio 页面点击该书签，弹出成功提示后，新生成的图片就不会带有水印了。

javascript:(function(){const o=XMLHttpRequest.prototype.open;XMLHttpRequest.prototype.open=function(m,u){if(u.includes("watermark"))return console.log("🚫 Blocked:",u);return o.apply(this,arguments)};const f=window.fetch;window.fetch=function(u,...a){if(typeof u==="string"&&u.includes("watermark"))return console.log("🚫 Blocked fetch:",u),new Promise(()=>{});return f.apply(this,arguments)};Object.defineProperty(Image.prototype,"src",{set(v){if(v.includes("watermark"))return console.log("🚫 Blocked IMG:",v);this.setAttribute("src",v)}});const n=document.createElement("div");n.textContent="✅ Watermark blocking active!";Object.assign(n.style,{position:"fixed",top:"20px",left:"50%",transform:"translateX(-50%)",background:"rgba(0,0,0,0.75)",color:"#fff",padding:"8px 14px",borderRadius:"6px",fontSize:"14px",zIndex:99999,transition:"opacity 0.3s"});document.body.appendChild(n);setTimeout(()=>{n.style.opacity="0";setTimeout(()=>n.remove(),300)},500);})();

• 如果不想折腾技术，或者对于上述内容不适用的情况，还有一个简单粗暴的方法：在步骤二的提示词末尾加上一句：在图片底部插入一行占位文本，这行文本内容所在位置应该刚好能包含 Gemini 的水印。拿到图后，直接把底部包含文本和水印的区域裁剪掉即可。
• 再或者可以到其他上三方画图网站 如lovart，上面也是没有水印的。

四、必看注意事项：规避AI绘图的科研风险

NBP是高效辅助工具，但需警惕其局限，避免学术隐患：

1. 坚守科学真实性：AI可能为优化布局牺牲逻辑（如箭头方向颠倒、步骤顺序错乱），生成后需逐一核查模块关联、数据流向的科学性；
2. 排查文本错位：信息量较大时，可能出现标签张冠李戴或多余说明，需逐字核对文本标注；
3. 适配领域规范：生物医学等领域有特定颜色语义（如上调红、下调蓝），需手动统一风格，避免“过度艺术化”；
4. 严禁数据造假：绝对禁止用AI生成/修改实验数据图表（如散点图、折线图），AI生成的数据点无物理意义，涉嫌学术不端；
5. 应对期刊限制：若期刊禁止AI生成图，可将NBP产出作为“临摹范本”，在Figma/Illustrator中手动重绘线条和图标，规避版权风险。

总结

Nano Banana Pro的出现，将科研绘图从“耗时费力的手工活”转变为“高效精准的逻辑转化”。它30秒即可产出顶会级插图，覆盖方法图、示意图、实验图三大核心场景，搭配万能Prompt模板和进阶技巧，能极大节省科研时间。

如果你正被论文Deadline追赶，或为绘图反复修改抓狂，不妨试试这套方法——科研已经够难了，画图这种事，交给专业的AI就好。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

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