دليل عملي كامل لإنشاء 4 أنواع من مخططات منهجية البحث العلمي باستخدام Nano Banana Pro: من المخططات المعمارية إلى خطوط أنابيب النظام

ملاحظة المؤلف: دليل عملي يعلمك كيفية استخدام Nano Banana Pro لإنشاء 4 أنواع من الرسوم التوضيحية للمنهجية العلمية: مخططات بنية النموذج، مخططات تدفق الخوارزميات، إطارات المشفر-المفكك، ومخططات مسارات النظام، مع قوالب موجهات (Prompt) وأفضل الممارسات.

تعتبر مخططات المنهجية (Methodology Diagrams) في الأوراق البحثية هي نقطة الاتصال الأولى للمراجعين والقراء لفهم منهجك البحثي — فغالبًا ما يكون المخطط المعماري الواضح أكثر إقناعًا من صفحة كاملة من النصوص. لكن تصميم مخطط منهجية بمستوى احترافي للنشر يستغرق عادةً من 4 إلى 8 ساعات. وهنا تأتي قدرات Nano Banana Pro في الرسم العلمي لتغير هذا الواقع — بصفته محرك الرندر الأساسي لإطار PaperBanana، فإنه يمكنه تحويل الأوصاف النصية بدقة إلى مخططات منهجية احترافية تتضمن الأشكال، والموصلات، والأيقونات العلمية.

القيمة الجوهرية: بنهاية هذا المقال، ستتقن استخدام Nano Banana Pro للرسم العلمي لإنشاء 4 أنواع من مخططات المنهجية باستخدام قوالب موجهات كاملة، وسير عمل مكون من 3 مراحل، و7 نصائح عملية رئيسية، مما سيرفع كفاءة إعداد رسوم أبحاثك بشكل ملحوظ.

النقاط الأساسية للرسم العلمي باستخدام Nano Banana Pro

لماذا يُعد Nano Banana Pro للرسم العلمي مناسباً لمخططات المنهجية؟

تُعد مخططات المنهجية هي السيناريو الأساسي الذي تبرز فيه قوة إطار عمل PaperBanana. فخلافاً للرسوم البيانية الإحصائية، لا تتطلب مخططات المنهجية قيماً عددية دقيقة، بل تحتاج إلى التعبير عن العلاقات المنطقية بين المكونات، وتدفق البيانات، والمستويات المكانية — وهذا هو بالضبط موطن قوة Nano Banana Pro في الرسم العلمي. في تقييمات PaperBanana، حقق وكيل Visualizer المعتمد على رندرة Nano Banana Pro لمخططات المنهجية نسبة فوز بلغت 72.7% في تقييمات "الاختبار الأعمى" (blind evaluation) لـ 292 حالة اختبار من أوراق NeurIPS 2025.

بشكل محدد، يتميز Nano Banana Pro في الجوانب التالية: توليد أشكال هندسية دقيقة ومستطيلات مستديرة الزوايا، رندرة أسهم وخطوط ربط واضحة، تهجئة ووضع ملصقات المكونات بشكل صحيح، واستخدام مخططات ألوان أكاديمية متناغمة. هذه القدرات تمكنه من توليد مخططات لبنية النماذج، وتدفق الخوارزميات، وأطر عمل المشفّر-المفكّك، ومخططات أنابيب النظام التي تتوافق مع معايير المؤتمرات العلمية الكبرى.

شرح مفصل لـ 4 أنواع من مخططات المنهجية باستخدام Nano Banana Pro للرسم العلمي

النوع الأول: مخطط بنية النموذج (Model Architecture)

مخطط بنية النموذج هو النوع الأكثر شيوعاً لمخططات المنهجية في أوراق التعلم العميق البحثية، حيث يتطلب عرض كيفية تكديس طبقات الشبكة، وعملية تحويل الميزات، والوحدات الأساسية. يتميز Nano Banana Pro في رندرة التعبيرات المرئية للهياكل الكلاسيكية مثل Transformer وCNN وGAN وغيرها.

قالب الموجه (Prompt):

Generate a clean academic methodology diagram showing a Vision Transformer
(ViT) architecture. Layout: left-to-right flow.

Components:
- Input image (224×224) split into 16×16 patches
- Linear embedding layer (flat rectangles)
- Positional encoding (small + symbol)
- 12× Transformer encoder blocks (stacked rounded rectangles)
  - Each block: Multi-Head Self-Attention → Layer Norm → MLP → Layer Norm
- Classification head (single rectangle)
- Output: class prediction

Style: flat vector, academic, clean lines, minimal colors (blue primary,
gray secondary), white background, labeled components with short identifiers.
Aspect ratio: 3:2. No decorative elements.

نصائح جوهرية:

• استخدم "left-to-right flow" (تدفق من اليسار إلى اليمين) أو "top-to-bottom flow" (تدفق من الأعلى إلى الأسفل) لتحديد اتجاه تدفق البيانات بوضوح.
• استخدم "rounded rectangles" (مستطيلات مستديرة الزوايا) و"flat rectangles" (مستطيلات مسطحة) للتمييز بين الأنواع المختلفة من طبقات الشبكة.
• استخدم معرفات قصيرة للملصقات (مثل "MHA" و"FFN" و"LN") لتجنب فوضى التنسيق الناتجة عن النصوص الطويلة.
• حدد "no decorative elements" (بدون عناصر زخرفية) لمنع الذكاء الاصطناعي من إضافة زخارف غير ضرورية.

النوع الثاني: مخطط تدفق الخوارزمية (Algorithm Flow)

يحتاج مخطط تدفق الخوارزمية إلى التعبير عن ترتيب تنفيذ الخطوات المتعددة، والفروع الشرطية، وهياكل التكرار. يقوم العميل الذكي Planner في PaperBanana بتفكيك وصف الخوارزمية إلى مخطط تخطيط مرئي هيكلي، يشمل أنواع العناصر، والعلاقات المكانية، وطرق الاتصال، ثم يسلمها إلى Nano Banana Pro للرندرة الدقيقة.

قالب الموجه (Prompt):

Generate an academic algorithm flowchart for a self-supervised learning
training pipeline. Layout: top-to-bottom with branching.

Steps:
1. Input: Unlabeled dataset (cylinder shape)
2. Data augmentation: two augmented views (branching into two paths)
3. Left path: Online encoder → Projector → Predictor
4. Right path: Target encoder → Projector (with stop-gradient symbol)
5. Cosine similarity loss (diamond shape, merge point)
6. EMA update (dashed arrow from online to target encoder)

Use standard flowchart conventions: rectangles for processes, diamonds
for decisions, cylinders for data stores. Arrows with labels where needed.
Style: clean academic, 3-4 colors max, white background.

النوع الثالث: إطار عمل المشفّر-المفكّك (Encoder-Decoder)

يعد المشفّر-المفكّك (Encoder-Decoder) النموذج الأساسي لنماذج "تسلسل إلى تسلسل" (sequence-to-sequence). يستطيع Nano Banana Pro رندرة العلاقات المعقدة بدقة مثل نقل المعلومات بين المشفّر والمفكّك، واتصالات الانتباه (Attention)، والاتصالات القفزية (Skip connections).

قالب الموجه (Prompt):

Generate an academic diagram of a U-Net encoder-decoder architecture for
medical image segmentation. Layout: symmetric U-shape.

Left side (Encoder):
- 4 levels of downsampling blocks
- Each block: Conv3×3 → BN → ReLU → Conv3×3 → BN → ReLU → MaxPool
- Feature maps: 64 → 128 → 256 → 512

Bottom (Bottleneck):
- 1024 channels, no pooling

Right side (Decoder):
- 4 levels of upsampling blocks with transposed convolution
- Skip connections: horizontal arrows from encoder to decoder at each level
- Feature maps: 512 → 256 → 128 → 64

Output: 1×1 Conv → Sigmoid → Segmentation mask

Show channel numbers at each level. Use blue for encoder, green for decoder,
gray arrows for skip connections. Clean academic style, labeled components.

النوع الرابع: مخطط مسار النظام (System Pipeline)

يعرض مخطط مسار النظام تدفق معالجة البيانات في نظام متعدد الوحدات وعلاقات التعاون بين هذه الوحدات. هذا النوع من المخططات لا غنى عنه في الأوراق البحثية التي تتناول الأنظمة متعددة المراحل.

قالب الموجه (Prompt):

Generate a system pipeline diagram for a multimodal RAG system.
Layout: left-to-right, three-stage pipeline.

Stage 1 - Ingestion:
- Document loader (PDF, HTML, images)
- Text extraction + OCR
- Chunking with overlap

Stage 2 - Indexing:
- Text embedding (dense vectors)
- Image embedding (CLIP)
- Vector database (Pinecone/Milvus)

Stage 3 - Retrieval & Generation:
- Query encoder
- Hybrid search (dense + sparse)
- Re-ranker
- LLM generation with retrieved context

Use distinct colored blocks for each stage. Arrows show data flow direction.
Include small icons for document types. Academic style, clean layout.

🎯 نصيحة تقنية: يمكن استدعاء قوالب الموجهات الأربعة المذكورة أعلاه مباشرة عبر واجهة برمجة تطبيقات Nano Banana Pro من خلال APIYI عبر apiyi.com. تدعم المنصة تنسيق OpenAI المتوافق، وتكلفة كل مخطط منهجية علمية هي 0.05 دولار فقط، وهو ما يمثل خصماً يصل إلى 80% من السعر الرسمي لـ Google. نوصي باستخدام الأداة عبر الإنترنت Image.apiyi.com للتحقق السريع بدون الحاجة لكتابة أكواد.

سير عمل Nano Banana Pro للرسم العلمي المكون من 3 مراحل

على الرغم من أن استخدام موجه (Prompt) واحد لتوليد مخطط المنهجية أمر مريح، إلا أنه غالباً ما يتطلب محاولات متعددة للحصول على نتيجة مرضية. أفضل ممارسة في هذا المجال هي اعتماد سير عمل مكون من 3 مراحل، وهو نسخة مبسطة من منطق التعاون (Planner → Visualizer → Critic) الخاص بإطار عمل PaperBanana.

المرحلة الأولى: Architect (تخطيط الهيكل)

قبل البدء في التوليد، حدد هيكل مخطط المنهجية بوضوح باستخدام النص:

• قائمة المكونات: سرد جميع الوحدات والعناصر التي يجب أن تظهر.
• العلاقات المكانية: تحديد المواقع النسبية للمكونات (أعلى وأسفل، يسار ويمين، متداخلة).
• علاقات الاتصال: توضيح اتجاه الأسهم، الخطوط المتصلة والمتقطعة، والاتصالات القفزية.
• التسلسل الهرمي البصري: تحديد المكونات الرئيسية (حجم كبير، لون غامق) والعناصر المساعدة (حجم صغير، لون فاتح).

تقابل هذه الخطوة العميل الذكي Planner في PaperBanana، والذي يحول نص منهجية الورقة البحثية إلى وصف هيكلي يتضمن العلاقات المكانية وتخطيط المكونات والتسلسل الهرمي البصري.

المرحلة الثانية: Render (رندرة الصورة)

حول الوصف الهيكلي إلى موجه (Prompt) لـ Nano Banana Pro، مع مراعاة القيود الأساسية التالية:

• قيود التخطيط: تحديد نسبة العرض إلى الارتفاع (3:2 مناسب للأوراق البحثية ذات العمودين)، واتجاه التخطيط.
• قيود الأسلوب: "flat vector, academic, clean lines".
• قيود النص: استخدام ملصقات قصيرة وتجنب الجمل الطويلة.
• قيود اللون: الاقتصار على 3-4 ألوان أساسية، مثل "blue: primary, orange: accent, gray: secondary".

المرحلة الثالثة: Edit (تنقيح التفاصيل)

ينتج Nano Banana Pro صوراً نقطية (Raster images)، ولأغراض النشر النهائي، يلزم إجراء تنقيح دقيق:

• استبدال جميع ملصقات النصوص في برنامج رسوميات متجهية (لضمان مطابقة الخط وحجمه لمتطلبات المجلة).
• التحقق من دقة اتجاهات الأسهم وخطوط الاتصال.
• التحقق من قابلية القراءة في وضع التدرج الرمادي (لضمان الوضوح عند الطباعة بالأبيض والأسود).
• توحيد عرض الخطوط (يُنصح بالحفاظ على اتساقها عبر جميع اللوحات).
• التصدير بتنسيقات PDF/EPS/TIFF بدقة 300+ dpi.

البدء السريع في رسم المخططات العلمية باستخدام Nano Banana Pro

مثال بسيط للغاية: إنشاء مخطط لمنهجية بنية Transformer

إليك أبسط طريقة للاتصال بالخدمة لإنشاء مخطط لمنهجية النموذج عبر واجهة برمجة التطبيقات (API):

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # 使用 APIYI 统一接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": (
            "Generate a clean academic methodology diagram: "
            "Transformer encoder-decoder architecture. "
            "Left: 6× encoder blocks (self-attention + FFN). "
            "Right: 6× decoder blocks (masked self-attention + "
            "cross-attention + FFN). "
            "Arrows: encoder output → decoder cross-attention. "
            "Style: flat vector, academic, blue/gray palette, "
            "labeled components, 3:2 aspect ratio."
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Optional, List

def generate_methodology_diagram(
    description: str,
    diagram_type: str = "architecture",
    layout: str = "left-to-right",
    palette: str = "blue primary, gray secondary",
    aspect_ratio: str = "3:2"
) -> str:
    """
    使用 Nano Banana Pro 生成科研方法论图

    Args:
        description: 方法论图内容描述
        diagram_type: 图类型 - architecture/flowchart/encoder-decoder/pipeline
        layout: 布局方向 - left-to-right/top-to-bottom/u-shape
        palette: 配色方案
        aspect_ratio: 宽高比

    Returns:
        生成结果
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # APIYI统一接口
    )

    layout_hints = {
        "architecture": "Show layer stacking and feature transformations",
        "flowchart": "Use standard flowchart shapes with clear branching",
        "encoder-decoder": "Symmetric layout with skip connections",
        "pipeline": "Multi-stage blocks with data flow arrows"
    }

    prompt = f"""Generate a clean academic methodology diagram.
Type: {diagram_type}
Layout: {layout}
{layout_hints.get(diagram_type, '')}

Description:
{description}

Style constraints:
- Flat vector, academic, clean lines
- Color palette: {palette}
- Aspect ratio: {aspect_ratio}
- Labeled components with short identifiers
- No decorative elements
- White or light background"""

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="nano-banana-pro",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=4096
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 示例：批量生成论文中的 3 张方法论图
diagrams = [
    {
        "description": "Vision Transformer: image patches → linear embedding → 12× transformer blocks → classification head",
        "diagram_type": "architecture",
        "layout": "left-to-right"
    },
    {
        "description": "Self-supervised contrastive learning: augmented views → online/target encoders → cosine similarity loss → EMA update",
        "diagram_type": "flowchart",
        "layout": "top-to-bottom"
    },
    {
        "description": "U-Net: 4-level encoder (conv+pool) → bottleneck → 4-level decoder (upconv+concat) with skip connections",
        "diagram_type": "encoder-decoder",
        "layout": "u-shape"
    }
]

for i, d in enumerate(diagrams):
    print(f"--- Generating diagram {i+1}: {d['diagram_type']} ---")
    result = generate_methodology_diagram(**d)
    print(result[:200])

💰 تحسين التكلفة: من خلال استدعاء واجهة برمجة تطبيقات Nano Banana Pro لرسم المخططات العلمية عبر APIYI (apiyi.com)، تبلغ تكلفة كل مخطط منهجية حوالي 0.05 دولار فقط، مما يوفر ما يقرب من 80% مقارنة بسعر جوجل الرسمي البالغ 0.234 دولار. عادةً ما تحتوي الورقة البحثية الواحدة على 3-5 مخططات منهجية، وباستخدام سير عمل مكون من 3 مراحل لإنشاء 3-5 نسخ مرشحة لكل مخطط، لن تتجاوز التكلفة الإجمالية دولاراً واحداً. كما تدعم الأداة عبر الإنترنت Image.apiyi.com إنشاء الصور بدون كود، وهي مثالية للتحقق السريع من فعالية الموجه (Prompt).

7 ممارسات أساسية لرسم المخططات العلمية باستخدام Nano Banana Pro

بناءً على بيانات تقييم PaperBanana وأفضل ممارسات المجتمع، ستساعدك هذه النصائح السبع في تحسين جودة مخططات المنهجية العلمية التي تنتجها باستخدام Nano Banana Pro بشكل ملحوظ:

التقنية 1: استخدام موجه المخطط (Schema Prompt) بدلاً من الوصف السردي

تستجيب أداة Nano Banana Pro للمدخلات الهيكلية بشكل أفضل بكثير من السرد باللغة الطبيعية. قم بتنظيم الموجه (Prompt) بتنسيق Schema يتضمن "قائمة المكونات + العلاقات المكانية + قيود النمط"، بدلاً من كتابة فقرة وصفية.

التقنية 2: قصر الألوان على 3-4 ألوان فقط

تأتي الاحترافية في الرسوم التوضيحية الأكاديمية من استخدام ألوان محدودة ورصينة. نوصي باستخدام لوحات ألوان ColorBrewer، وتجنب الجمع بين اللونين الأحمر والأخضر (لأنه غير مناسب للمصابين بعمى الألوان). المزيج المقترح: الأزرق (لون أساسي) + البرتقالي (للتأكيد) + الرمادي (للخلفية/العناصر المساعدة).

التقنية 3: استخدام معرفات قصيرة للتسميات

على الرغم من أن Nano Banana Pro يتمتع بقدرة ممتازة على عرض النصوص، إلا أن التسميات الطويلة قد تؤدي إلى ازدحام المخطط. استخدم اختصارات مثل "MHA" و "FFN" و "BN"، وقم بتوضيح الأسماء الكاملة في التعليق أسفل الصورة (caption) في ورقتك البحثية.

التقنية 4: إنشاء لوحة واحدة في كل مرة

إذا كان مخطط المنهجية يتكون من عدة أجزاء (مثل Figure 1a/1b/1c)، فمن الأفضل إنشاء كل جزء على حدة ثم تجميعها يدوياً، بدلاً من طلب إنشاء تخطيط متعدد اللوحات دفعة واحدة. جودة التحكم والنتائج في اللوحة الواحدة تكون أعلى بكثير.

التقنية 5: تحديد اتجاه التخطيط بوضوح

التعليمات الواحدة مثل "left-to-right flow" (تدفق من اليسار إلى اليمين) أو "top-to-bottom" (من الأعلى إلى الأسفل) أو "symmetric U-shape" (شكل U متناظر) أكثر فعالية من مجرد طلب "تخطيط واضح". يجب أن يتوافق اتجاه التخطيط مع اتجاه تدفق البيانات.

التقنية 6: مقارنة إصدارات متعددة

استفد من ميزة التكلفة المنخفضة لـ Nano Banana Pro لإنشاء 3-5 نسخ مرشحة لكل مخطط منهجية. ستلاحظ فروقاً في التخطيط وتوزيع الألوان ومواقع التسميات بين النسخ المختلفة، مما يتيح لك اختيار الحل الأمثل.

التقنية 7: إضافة إقرار بالمساعدة من الذكاء الاصطناعي في الورقة البحثية

تطلب المزيد من المجلات العلمية المرموقة الإفصاح عن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. نقترح الإشارة في تعليق الصورة أو في قسم المنهجية إلى: "Schematic generated with Nano-Banana-Pro and edited in [اسم البرنامج]". تأكد دائماً من مراجعة سياسة استخدام الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمجلة المستهدفة قبل التقديم.

🎯 نصيحة عملية: من خلال الجمع بين هذه التقنيات السبع، يمكنك إنجاز مخطط منهجية بمستوى احترافي جاهز للنشر في غضون 30 دقيقة باستخدام Nano Banana Pro. وبفضل منصة APIYI (apiyi.com)، ستكون تكلفة إنشاء نسخ متعددة منخفضة للغاية، حيث تبلغ 0.05 دولار فقط لكل مخطط.

مبدأ التعاون بين وكيل التخطيط (Planner) ووكيل التصور (Visualizer) في PaperBanana

إن فهم كيفية تعاون وكيلي التخطيط (Planner) والتصور (Visualizer) في إطار عمل PaperBanana سيساعدك على كتابة "موجه" (Prompt) بجودة أعلى لإنتاج رسومات علمية عبر Nano Banana Pro.

كيف يقوم وكيل Planner بتخطيط مخطط المنهجية

بعد استلام وكيل Planner في PaperBanana للنص الخاص بمنهجية الورقة البحثية، يقوم بإنشاء "مواصفات مشهد" (Scene Specification) هيكلية تتضمن 3 أبعاد رئيسية:

• بعد المكونات: يسرد جميع العناصر المرئية وأنواعها (مستطيل، دائرة، معين، سهم، إلخ).
• البعد المكاني: يحدد المواقع النسبية للعناصر وطرق محاذاتها.
• بعد التسلسل الهرمي: يحدد الأوزان البصرية (استخدام أحجام كبيرة + ألوان داكنة للوحدات الرئيسية، وأحجام صغيرة + ألوان فاتحة للعناصر المساعدة).

كيف يقوم وكيل Visualizer بالرسم (Rendering)

يقوم وكيل Visualizer بتمرير مواصفات المشهد من Planner إلى نموذج Nano Banana Pro لبدء عملية الرسم الدقيق. وتتمثل المزايا الأساسية لـ Nano Banana Pro في رسم المخططات العلمية فيما يلي:

• دقة الأشكال: حواف واضحة للأشكال الهندسية مثل المستطيلات، المستطيلات مستديرة الزوايا، المعينات، والدوائر.
• جودة الموصلات: اتجاهات الأسهم صحيحة، نقاط نهاية خطوط الربط محاذية بدقة، وتمييز واضح بين الخطوط المتصلة والمتقطعة.
• التعرف على الأيقونات: القدرة على توليد الأيقونات العلمية الشائعة (أسطوانة قاعدة البيانات، أيقونة السحابة، أيقونة GPU، إلخ).
• وضع النصوص: محاذاة التسميات في المنتصف، حجم خط مناسب، وعدم تداخل النصوص مع العناصر الأخرى.

عند كتابة "موجه" (Prompt)، يمكنك محاكاة تنسيق مخرجات وكيل Planner — ابدأ بسرد المكونات، ثم حدد المساحة، وأخيراً حدد التسلسل الهرمي. هذا الـ "موجه" الهيكلي سيمكن Nano Banana Pro من إنتاج مخططات منهجية أكثر دقة.

الأسئلة الشائعة

ملخص

النقاط الأساسية لمنهجية Nano Banana Pro في رسم المخططات العلمية:

1. تغطية شاملة لـ 4 أنواع من مخططات المنهجية: مخططات بنية النموذج، المخططات الانسيابية للخوارزميات، إطار عمل المشفّر والمفكك (Encoder-Decoder)، ومخططات أنابيب النظام (System Pipeline)، مما يغطي احتياجات الرسوم التوضيحية الرئيسية للأوراق البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي.
2. سير عمل من 3 مراحل: التخطيط المعماري (Architect) ← رندر الصور (Render) ← تنقيح التفاصيل (Edit)، وهو ما يحقق قفزة نوعية في الجودة مقارنة باستخدام موجه (Prompt) واحد فقط.
3. تعاون Planner-Visualizer: فهم منطق التعاون بين "المخطط" و"المصور" في PaperBanana، واستخدام Schema Prompt لمحاكاة تنسيق مخرجات المخطط (Planner).
4. 7 ممارسات رئيسية: استخدام Schema Prompt، تحديد الألوان، التسميات القصيرة، اللوحة الواحدة، التخطيط الواضح، النسخ المتعددة، والإفصاح عن استخدام الذكاء الاصطناعي.

تساهم Nano Banana Pro في تحويل عملية إنتاج مخططات المنهجية العلمية من "ساعات" إلى "دقائق". ورغم أن النشر النهائي لا يزال يتطلب تدخلاً بشرياً لتنقيح التفاصيل الدقيقة، إلا أن الذكاء الاصطناعي قد تولى بالفعل الجزء الأكثر استهلاكاً للوقت في التصميم الأولي.

نوصي بتجربة قدرات Nano Banana Pro في الرسم العلمي عبر APIYI (apiyi.com) بسرعة، حيث تبلغ تكلفة كل مخطط منهجية 0.05 دولار فقط. يمكنك أيضاً استخدام الأداة عبر الإنترنت Image.apiyi.com للتحقق من فعالية الموجه (Prompt) بدون كود، حيث توفر المنصة رصيداً مجانياً وواجهة متوافقة مع OpenAI.

📚 المراجع

⚠️ توضيح حول تنسيق الروابط: جميع الروابط الخارجية تستخدم تنسيق اسم المصدر: domain.com لتسهيل النسخ ولكنها غير قابلة للنقر المباشر، وذلك لتجنب فقدان قوة تحسين محركات البحث (SEO).

1. الصفحة الرئيسية لمشروع PaperBanana: الصفحة الرسمية للإصدار، تشمل الورقة البحثية والعرض التجريبي (Demo).

   • الرابط: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • الوصف: التعرف على إطار عمل PaperBanana المكون من 5 وكلاء ذكاء اصطناعي ونتائج التقييم.

2. ورقة PaperBanana البحثية: النص الكامل للمسودة التمهيدية على arXiv.

   • الرابط: arxiv.org/abs/2601.23265
   • الوصف: فهم متعمق لمبدأ تعاون Planner-Visualizer وبيانات تقييم 292 حالة اختبار.

3. دليل Nano Banana Pro للرسوم التوضيحية الأكاديمية: ممارسات احترافية في الرسم العلمي.

   • الرابط: z-image.ai/blog/nano-banana-pro-guide-for-academic-figures
   • الوصف: نصائح تفصيلية حول سير العمل المكون من 3 مراحل، وأنظمة الألوان، وإعدادات الدقة.

4. الوثائق الرسمية لـ Nano Banana Pro: مقدمة عن نموذج Google DeepMind.

   • الرابط: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • الوصف: التعرف على المواصفات التقنية للنموذج، ودقة العرض المدعومة، ومعلمات API.

5. توليد الصور عبر الإنترنت Nano Banana Pro من APIYI: أداة رسم علمي بدون كود.

   • الرابط: Image.apiyi.com
   • الوصف: لا حاجة لكتابة كود، فقط الصق الموجه (Prompt) لتوليد مخططات المنهجية العلمية.

المؤلف: فريق APIYI
التبادل التقني: نرحب بمشاركة قوالب الموجهات (Prompt) الخاصة بك لمخططات المنهجية العلمية في قسم التعليقات. لمزيد من المعلومات حول نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكنك زيارة المجتمع التقني لـ APIYI على apiyi.com.