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モデルディレクトリ

科学図表向け画像モデルを比較

科学図表の3種類の仕事に対する3つのモデルの強みを比較し、生成を始める前に最適なものを選びましょう。

利用可能なモデル

SciFig内の3つのモデルパス

各モデルは有用ですが、同じではありません。ジャーナル投稿にはGPT Image 2をデフォルトに。プレゼンやポスターにはNano Banana Pro。日常的な図表作成にはNano Banana 2。

GPT Image 2

推奨デフォルト — 化学記法、抽象数学、長文プロンプトのラベル精度で最も強力。

ジャーナル投稿に最適:化学メカニズム、抽象数学/トポロジー、長文プロンプトのラベル精度。
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Nano Banana Pro

エディトリアルスタイルの専門家 — 読みやすさと美的仕上げで最も強力。BioRenderスタイルの図表に最適。

スライド、学会ポスター、SNSに最適 — BioRenderスタイルの簡略化された図表、高い読みやすさ。
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Nano Banana 2

バランス型の日常モデル — 社内ドラフト、反復再描画、ラボミーティングビジュアルなど日常的な図表作業に。

テキスト、再描画、エンハンスの各モードで繰り返し使える日常的な図表作業に最適 — 高速な反復。
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選び方

各モデルが最も得意なこと

タスクに応じてモデルを選びましょう——ジャーナル投稿、エディトリアルな仕上がり、日常用途のバランス速度。

GPT Image 2 — 推奨デフォルト

  • 化学の厳密さに最適 — 標準的な化学表記(遷移状態、立体化学)を正確に描画。
  • 抽象数学とトポロジーに最適 — メビウスの曲面、パラメトリック方程式、3D幾何学を処理。
  • 長く密度の高いプロンプトに最適 — 要求されたすべてのラベル、数式、スケールバーが図表に反映。

Nano Banana Pro — エディトリアルスタイル専門

  • スライドや学会ポスターで読みやすさが注釈密度に勝る場合に最適。
  • BioRenderスタイルの簡略化されたメカニズム図表(クリーンなステップバイステップ図)に最適。
  • ML/CSアーキテクチャ図でレイヤースタッキングの視覚感がテキスト精度より重要な場合に最適。

Nano Banana 2 — バランス型の日常モデル

  • 日常的な図表作業用のバランス型オールラウンドモデルとして最適。
  • 複数モードで繰り返し使える日常的な用途に最適。
  • 専門的な強みよりも実用的なスピードと品質のバランスを重視する場合に最適。