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模型總覽

為研究圖件選擇合適的影像模型

SciFig 提供六個影像模型。這裡比較其中三個在三類研究作圖任務中的優勢,在開始產生前先選對最合適的模型。

目前可用

SciFig 六個模型中的三個

三個模型各有強項。期刊投稿預設 GPT Image 2;演講投影片和海報切換 Nano Banana Pro;常規圖件選 Nano Banana 2。付費方案還可以在應用內選擇 Nano Banana 和兩款 GPT Image 2.5 模型。

GPT Image 2

適合化學符號、數學概念與密集標註需求,可優先用於期刊圖件的製作與編輯。

投稿首選:化學反應機理、抽象數學/拓撲、長提示詞標籤命中、密集標註研究圖。
開啟 GPT Image 2

Nano Banana Pro

注重視覺清晰度與精緻風格,適合簡潔的 BioRender 風格插圖、學術簡報與海報。

演講投影片、會議海報、社群媒體首選——BioRender 風簡潔圖、可讀性高。
開啟 Nano Banana Pro

Nano Banana 2

日常製圖的均衡選擇,適合內部草稿、實驗室會議和反覆調整的訊息傳遞路徑圖。

適合高頻、日常、多模式(文字/改寫/增強)的均衡型研究作圖——快速迭代,輸出穩定。
開啟 Nano Banana 2

怎麼選

每個模型最適合什麼

按任務來選模型——期刊投稿、編輯質感,或日常均衡速度,各有最合適的選擇。

模型一覽
GPT Image 2Nano Banana ProNano Banana 2
最適合期刊投稿投影片與海報日常草圖
核心優勢符號嚴謹排版清晰速度與均衡
速度標準標準快速

GPT Image 2 — 推薦預設

  • 化學規範——穩定渲染標準化學符號(過渡態、立體化學、反應機理)。
  • 數學與拓樸概念:莫比烏斯曲面、參數方程式與三維幾何圖。
  • 較長或標註密集的提示詞:清楚描述標籤、公式與比例尺需求。

Nano Banana Pro — 精緻視覺風格

  • 適合演講投影片和會議海報——可讀性優於標註密度的場景。
  • 簡潔的 BioRender 風格機制圖,以及逐步說明的流程圖。
  • 適合 ML/CS 架構圖——層堆疊視覺感比文字命中率更重要時。

Nano Banana 2 — 均衡日常

  • 適合作為均衡型、日常型的研究作圖模型。
  • 適合多模式下重複、穩定的高頻任務。
  • 適合需要速度與品質平衡、而不是單一極致優勢的任務。