GPT Image 2 科研绘图模型

更偏文字理解与受控编辑。 如果一张科研图的任务是把逻辑讲清楚，而不只是看起来好看，GPT Image 2 往往更值得优先尝试。

• 解释型科研图更对口： 它尤其适合图文摘要、注释型概念图、通路图，以及那些标签、说明框和结构化标注本身就承担大量信息传达任务的图。
• 不是只会处理文字： 它不是“只能做文字”的模型，而是更适合文字密度高、说明关系复杂、需要按科学 brief 稳定执行的一类科研图工作。
• 投稿期刊任务的推荐默认值： 在 SciFig 里，GPT Image 2 是同行评审期刊投稿和 notation-heavy 任务的推荐默认值。它对科学 brief 的执行更紧——prompt 里每个标签、公式和结构细节都有更高概率落到图上。

支持，而且两种都是真实能力，不是文案包装。 GPT Image 2 在 SciFig 里既能做 prompt 驱动的新图生成，也能做基于原图的重生成与重绘。

• Text to Image： 在 `Text-to-Figure` 里，你可以直接用科研提示词驱动 GPT Image 2 出图。
• Image to Image： 在 `Sketch-to-Figure`、`Reference-to-Figure`、`Photo-to-Figure` 和 `Figure Enhancer` 里，它也可以基于上传图像结合提示词继续生成、改写或重绘。
• PDF 仍然是平台工作流： `PDF-to-Figure` 依然是 SciFig 先抽取论文内容再生成 prompt，然后由 GPT Image 2 参与后续出图，而不是它自己原生读取 PDF。

当一张图的逻辑可读性比首稿气质更重要时，优先选 GPT Image 2。

• 标签和说明是主任务： 如果这张图更依赖注释、panel text、callout、箭头关系和信息层级，GPT Image 2 往往更稳。
• 你预计会多轮改图： 当你知道这张图后面还要反复 revision、保留原图结构、做受控重绘，而不是追求一次就很有质感的首稿时，它通常更合适。
• 不同场景，不同默认： Nano Banana Pro 是 editorial-style 专精，更适合幻灯片、会议海报或社交媒体缩略图这类场景。GPT Image 2 仍是同行评审期刊投稿的推荐默认值——化学、数学、密集标签、比例尺。

通常是的。 这类图正是 GPT Image 2 最容易体现差异化价值的地方。

• 图文摘要很契合： 这种图经常要在很小空间里同时放流程、标签和叙事结构，GPT Image 2 更适合处理这种高信息密度的视觉任务。
• 解释型概念图也合适： 对注释型概念图、教学图、机制概览图这类“图中文字就是内容本身”的任务，它往往比偏纯视觉质感的模型更对路。
• 多语言场景更有意义： 当图里要混合英文标签、科学符号甚至双语内容时，GPT Image 2 的优势会更明显。

是的，这正是它最值得用的场景之一。

• 更适合受控重生成： 当你已经有草图、旧图、参考图或实验照片，只是想在保留主要结构的前提下按新要求继续改写时，GPT Image 2 会更有吸引力。
• 更像保留这里、修改那里： 很多研究者并不想整张图推倒重来，而是想保留原有科研结构、布局思路或图的叙事框架，再把执行做得更准。这个场景很适合它。
• 适合 revision 型任务： 如果问题不是“从零发明一张图”，而是“把已经有七成的图改到更清楚”，GPT Image 2 通常更合适。

它在 redraw-heavy 的工作流里比很多人预期更强。

• Sketch-to-Figure： 当你希望 AI 尊重你草图里的科研结构，而不是自由发挥得太远时，GPT Image 2 更值得尝试。
• Reference-to-Figure： 当你想借参考图的组织方式、节奏感和解释逻辑，但又不只是把它做得更漂亮时，它也很合适。
• 关键点在可控改写： 这两类工作流都更依赖 prompt-following 和 image-to-image 的稳定性，而不是首轮就很惊艳的视觉气质。

适合，而且不只是勉强能用。

• Photo-to-Figure： 如果你想把实验照片、显微镜相关输入或真实场景图片，变成更清楚的科研图，同时仍然严格跟随文字指令，GPT Image 2 是合理选择。
• Figure Enhancer： 当你的目标不只是“把图修漂亮一点”，而是“把图修得更清楚、更干净、更容易继续改”，它也很合适。
• 越像科学改写，它越有价值： 你的流程越偏 guided rewriting，而不是纯视觉风格化，GPT Image 2 的优势就越明显。

这是它真正有辨识度的优势之一。

• 图内文字本身就是任务： 当标签、caption、panel header、legend、箭头说明和 callout box 都属于图的核心组成部分时，GPT Image 2 更值得优先考虑。
• 多语言场景更适合： 对教学 slides、跨地区团队、双语 presentation 或需要科学符号和文字混排的图，它的意义更大。
• 但这仍不是免检能力： 文字表现更好，不代表你可以跳过复核。蛋白名写错、分区标错、箭头方向反了，责任仍然在研究者自己。

不是所有图的问题都来自 notation。

• 幻灯片和海报： 如果这张图是给幻灯片、会议海报或社交媒体缩略图——可读性比信息密度更重要——Nano Banana Pro 通常是更合适的首选。
• BioRender 风简化： 当目标是 BioRender 风格机制卡通、入门级通路图，或面向非专家受众的分层架构图时，Nano Banana Pro 的 editorial 完成度更对位。
• 把 GPT Image 2 用在它的强项上： 它仍是投稿期刊和 notation-heavy 任务的推荐默认值——化学、数学、密集标签、比例尺。当任务不是这些时，editorial-style 专精模型通常更合适。

AI 可以帮你组织图，但科学结论仍然归你负责。

• 先查科学准确性： 名词、标签、单位、通路关系、箭头方向、顺序逻辑、化学或生物结构关系，都仍然需要你自己审。
• 再查图的叙事逻辑： 一张看起来很整洁的图，仍然可能把重点讲错。科研图的问题常常不是画不好，而是重点放错。
• 最后查发表语境： 在论文、海报或汇报前，再做一次 terminology、legend、一致性和小字可读性的最终检查。