写在前面
学术制图的常见困境是：Matplotlib 调参像坐牢，纯手绘门槛高，而直接用 AI 生图又充斥乱码和逻辑硬伤。本文将带你跑通一套“文本逻辑梳理 -> 批量生图抽卡 -> 矢量化精修”的闭环，把 AI 变成排版引擎，用极简的标准化流程解决 Nature / ICLR 级别的配图难题。

核心工作流一览（Workflow Overview）

Step 1: 先动脑，后动手，逻辑拆解后分层规划

目标与痛点：把所有实验细节塞进一张图，审稿人 3 秒看不懂直接判死刑。顶刊要求把“科学贡献”和“系统实现”分开讲。

• 选用工具：Perplexity (或任意带长文本理解的 LLM)
• 具体操作（Input/Output）：
  • 输入：你的论文核心段落（Introduction 和 Methods）。
  • 执行：
    1. 给大模型设定人设：“你是 Nature 级学术视觉总监”。
    2. 下达指令：“提取我的核心创新点，按 Panel A/B/C 为我规划一张宏观架构图的布局。主图只讲 Why it works，不讲 How to code。”
  • 产出：文字版的图表模块化布局方案（包含每个 Panel 占图面的百分比）。
• 专家微调（视觉叙事法则）：主图设计必须符合**“3秒-30秒-3分钟”法则**。
  • 3 秒（抓眼球）：一眼看出是什么类型的系统（生成式？编码-解码？）。
  • 30 秒（懂主线）：数据输入输出的主路径从左到右非常清晰 。
  • 3 分钟（抓细节）：配合 Caption 能看懂你的核心创新机制。

案例-让它先思考我们的设计逻辑和思路

Step 2: （非必选，可跳过）核心代码事实核对

目标与痛点：AI 会为了画面平衡，脑补出逻辑自洽但与你代码完全相反的连线。一旦发错，这就是学术造假红线。

• 选用工具：VS Code (或你的 IDE) + 人工核对
• 具体操作（Input/Output）：
  • 输入：Step 1 产出的骨架草案。
  • 执行：
    1. 拿着草案，打开你核心模型的 forward 函数。
    2. 定位极易引发歧义的关键机制，确认张量（Tensor）的真实流向。
  • 产出：无可争议的架构事实清单。
• 专家微调（代码对齐）：务必拷问灵魂。比如，注意力机制是侧面注入（Cross-Attention）还是底部拼接（Decoder-only）？不要在图上对世界撒谎，审稿人一眼就能看出你懂不懂自己的模型。

Step 3: 批量抽卡，输出提示词工程

目标与痛点：一张一张画太慢，且 AI 的审美极不稳定。我们需要利用低成本算力，快速提取优秀的排版和光影底座。

• 选用工具：Perplexity (写提示词) + Gemini (多窗口生图)
• 具体操作（Input/Output）：
  • 输入：核对无误的架构事实清单。
  • 执行：
    1. 让 Perplexity 结合 Step 1 的布局，套用下方的“风格后缀”，生成 5 组略有差异的英文 Prompt。
    2. 开 5 个 Gemini 窗口，一键批量生图（抽卡）。
  • 产出：10-15 张不同构图的 PNG 底图。
• 专家微调（Prompt 模板直接抄）：在描述完具体内容后，务必加上这段锁定顶会扁平化风格的后缀指令：

  Professional academic diagram, flat design, Adobe Illustrator style, rounded rectangles, crisp thin outlines. Color palette: tech-blue dominant, cool-grey secondary, coral-red ONLY for key highlights. Left-to-right flow. 8k publication quality, high signal-to-noise ratio, minimalist. --ar 16:9
  

  • 注意：这里的风格可以自选，参考自己喜欢的视觉效果，输入关键词，如极简主义、性冷淡、低饱和度渐变色系、极细亮色点缀、原宿风、y2k、森系、巧克力糖果盒…

参考-请大胆描述，展开想象的翅膀

Step 4: 像素图转矢量

目标与痛点：选出了一张排版完美的 PNG，但上面的字全是外星乱码。图片是死的，改不了字。

• 选用工具：Codia.ai (网页端直接拖拽)
• 具体操作（Input/Output）：
  • 输入：人工筛选出的 1-2 张最佳候选 PNG。
  • 执行：
    1. 丢进 Codia.ai 进行 AI 矢量化识别。
    2. 等待算法自动提取几何边缘和色块路径。
    3. 点击下载。
  • 产出：全彩、无损且所有路径均可被单独拆解和编辑的 SVG 矢量文件。
• 专家微调（工具对齐）：这一步是整个工作流的灵魂。它把一团像素复活成了数学坐标，意味着图里哪怕是一个箭头、一个圆角，你都能重新调整大小和颜色。

参考-可编辑

Step 5: 矢量图导入Canva 精修排版

目标与痛点：带着 AI 乱码的图不能发，专业感全靠最后 10% 的大清洗和数据注入。

• 选用工具：Canva (直接导入 SVG)
• 具体操作（Input/Output）：
  • 输入：转换好的 SVG 矢量图。
  • 执行：
    1. 拖入 Canva 画板。
    2. 大清洗：无情框选并删掉图中所有 AI 生成的乱码图形。
    3. 加真货：新建文本框，打上真实的维度（如 (B, D, n_bins)）、模块名和准确的 LaTeX 公式。
    4. 导出：选择“PDF 打印”格式下载，完美适配期刊的高清印刷要求 。 nature
  • 产出：符合顶刊标准的高分辨率 PDF 最终文件。
• 专家微调（审美对齐）：色彩必须具备功能性，不能为了好看乱涂 ！ nature
  • 蓝色 走数据。
  • 橙色 画模型。
  • 高保和红色 只留给最核心的门控（Gate）或损失（Loss）。

避坑/邪修指南

• ❌ 别指望 AI 直接写对字。 AI 画图的核心是买它的“排版与光影底座”。坦然接受它写的乱码，去 Canva 里用文本框覆盖，这才是最高效的正道。
• ❌ 别把代码流程图当架构图。 load_data() -> train() -> save() 这种框图，会瞬间拉低论文档次。核心图必须讲方法论的创新。
• ❌ 拒绝 3D 与阴影。 现代顶会（如 NeurIPS / ICLR）极度偏爱高信噪比的极简扁平化（Flat Design）。任何花里胡哨的立体阴影、渐变色都在增加阅读负担，像幼儿园黑板报，而不是严肃学术 。
• ✅ 遵守左上到右下的视觉流。 人类的阅读习惯是从左上角开始的，主数据流必须清晰地遵循“左到右”或“上到下”的方向，不要用复杂的圆形环绕布局（除非你在画细胞周期） 。
• ✅ 多家模型反复重试融合。 抽卡+花式描述，实在不行用你比较喜欢的学术图让ai拆解分析后再生成prompt融进去，练几次就会流程了，期待你解锁邪修新思路😚 Let’s Play!