図表を説明する。
出版対応アートを取得。

図表を入力するだけ。SciFigが描画します。

• 自然言語プロンプト：「インスリン応答のシグナル伝達経路」のような説明を貼り付けるだけで、SciFigが完全な図表を生成 — 描画スキル不要。
• すべての要素が編集可能： ラベル、矢印、凡例、分子 — キャンバス上で独立して選択可能。数秒で修正。
• ドメイン認識： SciFigは生物学、化学、材料科学、医学、物理学の科学的文脈を理解 — 汎用AI画像生成ではありません。

はい。トップジャーナルがすでに発表した事例をお見せします。

• テーマからレイアウト提案：「ミトコンドリアアポトーシス経路」と入力すると、SciFigが査読付きジャーナルで同様の概念がどのように視覚化されているかに基づいて3〜5つのレイアウトオプションを提案。
• 任意のパネルで反復： クリックしたレイアウトを選び、テキストプロンプトで特定の部分を修正 — ゼロからやり直す必要なし。

それらは最もリクエストの多い3つです。そして、それ以上にも対応。

• テキストから図表の上位3つの用途： メカニズム図、シグナル伝達経路、実験ワークフロー — 研究者が論文で実際に必要とする図表。
• 全ドメインカバー： 分子構造、臓器断面図、細胞周期図、ゲル/ブロット図、野外サンプリングワークフロー — 生物学、化学、材料科学、薬理学、農学に対応。
• テンプレートライブラリの限界なし： BioRenderの固定アイコンセットと異なり、SciFigは説明できるものなら何でも生成 — ニッチな実験機器やカスタムプロトコルも。

いいえ、SciFig は最新の最上位モデルで実行され、出力は第一世代からジャーナル品質に達します。

• トップモデル、あなたの選択: GPT Image 2、Nano Banana Pro、Nano Banana 2 にアクセスして自由に切り替え — フィギュアのタイプと目標に合ったモデルを選択してください。
• 雑誌スタイルの出力: 線の太さ、タイポグラフィー、パレットは査読済みの雑誌の規則に一致しています。一般的なアートの外観や明らかな AI による判断はありません。
• 最後の 1% を磨きます: AI はそこで 99% という数字を取得します。エクスポートする前に、残っているラベル、構造、または色を修正します。査読者はイラストレーターを雇ったと想定するでしょう。

クリックして編集。テキストから図表の出力のすべての要素が独立して編集可能。

• 数秒で修正： 誤字、間違った酵素、ずれた矢印 — オブジェクトをクリックし、修正を入力、完了。やり直し不要。
• 一部だけ再生成： 一部が気に入らない？完成した部分をロックし、合わない部分だけ再生成。

はい。機能している部分をロック、そうでない部分をやり直し。

• セクション単位の再生成： 最終決定したセクションをロックし、作業が必要なセクションだけ再生成。マルチラウンドの改良を一度に一セクションずつ。
• 要素単位の再プロンプト： 特定の分子を入れ替え、凡例を書き直し、一本の矢印の方向を変更 — 他には触れずに。

はい。完全な多言語サポートと、査読者が期待するSTEMタイポグラフィ。

• 任意の作業言語： 英語、作業言語、または混在でラベルを入力。二カ国語プレゼン、ローカライズ版教科書、英語以外のジャーナルに便利。
• ギリシャ文字、下付き・上付き、数学： 完全な科学的タイポグラフィ — αβγ、H₂O、CO₂、下付き、上付き、数学記号がすべて正しくレンダリング。
• ワンクリック言語切り替え： ラボミーティング用に作業言語で生成し、ジャーナル投稿用に英語に切り替え — 同じ図表、描き直し不要。

紙、デッキ、ポスターなど、テキストから図への出力に必要なあらゆる形式。

• 直接エクスポート: PNG (ジャーナルの投稿に推奨)、JPG (共有または電子メール用の小さいファイル)、および PPTX (図が埋め込まれた 16:9 PowerPoint スライド - デッキに直接ドロップ)。
• レイヤー編集のためのベクトル化: Vector Canvas で結果を開き、ベクトル化を実行します。 1 つのパスで、クリーンな SVG (Illustrator、Inkscape、Figma、または Affinity で開きます) に加えて、すべての要素が個別に選択可能な PowerPoint オブジェクトである編集可能な形状の PPTX が生成されます。
• 解像度: PNG/JPG から 8K — 標準のジャーナル列幅で 300 DPI をクリアします。

はい。プロンプト、アップロード、出力はモデルの訓練に使用されません。

• プロンプトは訓練データではありません： 入力したテキスト — 未発表の仮説や方法の説明を含む — は図表の生成にのみ使用。モデルの訓練に再利用されることはありません。
• ドラフトセーフ： 未発表の実験デザインを入力することは、原稿をアップロードするのと同じように保護。
• 削除はあなた次第： 履歴からプロンプトや図表を削除すると、サーバーから完全に消去 — 保持ゼロ。