从参考图起手，
做成你自己的。

上传一张参考图，SciFig 学习其视觉风格，为你的内容生成风格一致的新插图。

• - 风格迁移： AI 提取参考图的配色、线条风格和排版逻辑，应用到新内容上。
• - 内容独立： 生成的是全新内容，不是参考图的复制品或变体。
• - 典型场景： 论文中有一张满意的图，想让其余图保持同样风格。

这正是 SciFig 参考图转图的核心价值——你不需要任何设计知识。

• - 用图说话： 找一张你觉得好看的论文插图当参考，SciFig 自动匹配其风格。
• - 预设方案： 也可以选择 SciFig 内置的配色方案（Nature 风、Cell 风等）。
• - 零学习成本： 无需理解色彩理论或排版原则，AI 全部代劳。

用 SciFig 参考图转图以同一张参考图生成全部插图，即可保持全文视觉一致性。

• - 一图定调： 选定一张满意的图作为全文风格基准。
• - 批量应用： 后续所有图都以这张参考图为风格模板生成。
• - 细节一致： 配色、字体、线条粗细、标注样式自动统一。

可以。除了上传参考图，还支持通过文字指定配色偏好。

• - 色系指定： 可在提示中写「使用蓝绿色系」或「偏暖色调」。
• - 期刊风格： 可指定「Nature 风格配色」或「简约黑白灰」。
• - 精确色值： 也可以直接提供 HEX 色值，如「主色 #2563EB」。

可以。如果初次参考图转图的风格偏差较大，有多种微调方式。

• - 对话微调： 告诉 AI「线条再细一点」「颜色饱和度降低」等具体调整指令。
• - 换参考图： 如果初始参考图的风格不够理想，可以更换一张更接近期望的。
• - 画布精修： 进入矢量画布后手动调整配色和线条属性。

手绘草图也可以作为参考图上传，AI 会提取其中的结构和风格意图。

• - 结构保留： AI 理解草图中的布局和连接关系。
• - 风格提升： 将手绘风格转化为清晰专业的数字插图。
• - 搭配文字： 建议同时提供文字说明来补充草图中的细节信息。

SciFig 参考图转图与全平台一致，支持多格式导出。

• - SVG： 矢量格式，适合投稿和编辑。
• - PNG： 高分辨率位图，适合演示和网页。
• - PowerPoint： 可编辑幻灯片，适合学术报告和组会。

是的。所有上传的参考图和生成内容均为私密。

• - 仅你可见： 参考图不会出现在公开画廊或被其他用户看到。
• - 不用于训练： 你的参考图不会被用于训练 AI 模型。
• - 合规存储： 数据加密存储，符合隐私安全标准。