Erstellen von 4 Arten wissenschaftlicher Methodik-Diagramme mit Nano Banana Pro: Ein vollständiger Praxisleitfaden von Architekturdiagrammen bis hin zu System-Pipelines

作者注：手把手教你使用 Nano Banana Pro 制作模型架构图、算法流程图、编码器-解码器框架图和系统管线图 4 类科研方法论图，附 Prompt 模板和最佳实践

科研论文中的方法论图（Methodology Diagrams）是审稿人和读者理解你研究方法的第一入口——一张清晰的架构图往往比一页文字更有说服力。但手工制作一张发表级方法论图，通常需要 4-8 小时的设计时间。Nano Banana Pro 科研制图能力正在改变这一现状——作为 PaperBanana 框架的核心渲染引擎，它能将文本描述精准转换为包含形状、连接器和科研图标的专业方法论图。

核心价值: 读完本文，你将掌握使用 Nano Banana Pro 科研制图制作 4 类方法论图的完整 Prompt 模板、3 阶段工作流和 7 条关键实践技巧，显著提升论文配图效率。

Kernpunkte der wissenschaftlichen Illustration mit Nano Banana Pro

Warum Nano Banana Pro ideal für Methodik-Diagramme ist

Methodik-Diagramme sind das Kern-Szenario des PaperBanana-Frameworks. Im Gegensatz zu statistischen Diagrammen enthalten Methodik-Diagramme keine präzisen numerischen Werte. Stattdessen müssen sie logische Beziehungen zwischen Komponenten, Datenflüsse und räumliche Hierarchien darstellen – genau hier liegen die Stärken von Nano Banana Pro. In Evaluationen von PaperBanana erzielte der Visualizer-Agent mit Nano Banana Pro bei 292 Testfällen für NeurIPS 2025 eine Gewinnrate von 72,7 % in Blindtests.

Konkret zeichnet sich Nano Banana Pro durch folgende Punkte aus: Erstellung präziser geometrischer Formen und abgerundeter Rechtecke, Rendering klarer Pfeile und Verbindungslinien, korrekte Schreibweise und Platzierung von Komponenten-Labels sowie die Verwendung harmonischer akademischer Farbschemata. Diese Fähigkeiten ermöglichen die Erstellung von Modellarchitekturen, Algorithmus-Flows, Encoder-Decoder-Frameworks und System-Pipelines, die den Standards von Top-Konferenzen entsprechen.

Nano Banana Pro: Detaillierte Analyse von 4 Arten wissenschaftlicher Methodik-Diagramme

Typ 1: Modellarchitektur-Diagramm (Model Architecture)

Modellarchitektur-Diagramme sind der am häufigsten vorkommende Typ von Methodik-Diagrammen in Deep-Learning-Veröffentlichungen. Sie müssen die Stapelung von Netzwerkschichten, den Prozess der Merkmalstransformation und die Schlüsselmodule darstellen. Nano Banana Pro ist darauf spezialisiert, visuelle Darstellungen klassischer Architekturen wie Transformer, CNN und GAN zu rendern.

Eingabeaufforderung-Vorlage:

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.

Wichtige Techniken:

• Verwenden Sie „left-to-right flow“ oder „top-to-bottom flow“, um den Datenfluss explizit festzulegen.
• Nutzen Sie „rounded rectangles“ (abgerundete Rechtecke) und „flat rectangles“ (flache Rechtecke), um verschiedene Arten von Netzwerkschichten zu unterscheiden.
• Verwenden Sie kurze Identifikatoren für Beschriftungen (z. B. „MHA“, „FFN“, „LN“), um ein unübersichtliches Layout durch zu langen Text zu vermeiden.
• Geben Sie „no decorative elements“ an, um zu verhindern, dass die KI unnötige Dekorationen hinzufügt.

Typ 2: Algorithmus-Flussdiagramm (Algorithm Flow)

Ein Algorithmus-Flussdiagramm muss die Ausführungsreihenfolge mehrerer Schritte, bedingte Verzweigungen und Schleifenstrukturen ausdrücken. Der Planner-Agent von PaperBanana dekonstruiert die Algorithmusbeschreibung in einen strukturierten visuellen Layoutplan, der Elementtypen, räumliche Beziehungen und Verbindungsmethoden umfasst, und übergibt diesen dann an Nano Banana Pro für das präzise Rendering.

Eingabeaufforderung-Vorlage:

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.

Typ 3: Encoder-Decoder-Framework (Encoder-Decoder)

Das Encoder-Decoder-Prinzip ist das Kernparadigma für Sequence-to-Sequence-Modelle. Nano Banana Pro kann komplexe Beziehungen wie den Informationsaustausch zwischen Encoder und Decoder, Attention-Verbindungen und Skip-Connections präzise darstellen.

Eingabeaufforderung-Vorlage:

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.

Typ 4: System-Pipeline-Diagramm (System Pipeline)

System-Pipeline-Diagramme zeigen den Datenverarbeitungsprozess eines multimodularen Systems und die Zusammenarbeit zwischen den Modulen. Dies ist ein unverzichtbarer Typ von Methodik-Diagramm für Paper über mehrstufige Systeme.

Eingabeaufforderung-Vorlage:

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.

🎯 Technischer Hinweis: Die oben genannten 4 Eingabeaufforderung-Vorlagen können direkt über die API von APIYI (apiyi.com) mit Nano Banana Pro genutzt werden. Die Plattform unterstützt das OpenAI-kompatible Format. Jedes wissenschaftliche Methodik-Diagramm kostet nur 0,05 $, was bis zu 80 % günstiger ist als die offizielle Preisgestaltung von Google. Für eine schnelle Validierung ohne Programmierung wird das Online-Tool Image.apiyi.com empfohlen.

3-Phasen-Workflow für wissenschaftliche Diagramme mit Nano Banana Pro

Obwohl es bequem ist, ein Methodik-Diagramm mit einer einzigen Eingabeaufforderung zu erstellen, sind oft mehrere Versuche nötig, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erzielen. Die branchenübliche Best Practice ist ein 3-Phasen-Workflow, der eine vereinfachte Version der Kollaborationslogik Planner → Visualizer → Critic des PaperBanana-Frameworks darstellt.

Phase 1: Architect (Strukturplanung)

Bevor Sie mit der Generierung beginnen, definieren Sie die Struktur des Methodik-Diagramms klar in Textform:

• Komponentenliste: Listen Sie alle Module und Elemente auf, die erscheinen sollen.
• Räumliche Beziehungen: Definieren Sie die relative Position der Komponenten (oben/unten, links/rechts, verschachtelt).
• Verbindungsbeziehungen: Legen Sie Pfeilrichtungen, durchgehende/gestrichelte Linien und Skip-Connections fest.
• Visuelle Hierarchie: Welche sind die Hauptkomponenten (groß, dunkle Farben), welche sind Hilfselemente (klein, helle Farben)?

Dieser Schritt entspricht dem Planner-Agenten von PaperBanana – er wandelt den Methodik-Text der Arbeit in eine strukturierte Beschreibung um, die räumliche Beziehungen, Komponentenlayout und visuelle Hierarchie enthält.

Phase 2: Render (Bild-Rendering)

Wandeln Sie die strukturierte Beschreibung in eine Eingabeaufforderung für Nano Banana Pro um. Wichtige Einschränkungen sind:

• Layout-Einschränkungen: Geben Sie das Seitenverhältnis (3:2 eignet sich gut für zweispaltige Paper) und die Layout-Richtung an.
• Stil-Einschränkungen: „flat vector, academic, clean lines“.
• Text-Einschränkungen: Verwenden Sie kurze Beschriftungen, vermeiden Sie lange Sätze.
• Farbeinschränkungen: Begrenzen Sie sich auf 3-4 Hauptfarben, empfohlen wird: „blue: primary, orange: accent, gray: secondary“.

Phase 3: Edit (Detail-Feinschliff)

Nano Banana Pro generiert Rastergrafiken. Für die endgültige Veröffentlichung ist ein Feinschliff erforderlich:

• Ersetzen Sie alle Textbeschriftungen in einer Vektorsoftware (um sicherzustellen, dass Schriftart und -größe den Anforderungen der Fachzeitschrift entsprechen).
• Überprüfen Sie, ob Pfeilrichtungen und Verbindungslinien korrekt sind.
• Überprüfen Sie die Lesbarkeit in Graustufen (stellen Sie sicher, dass das Diagramm auch beim Schwarz-Weiß-Druck klar bleibt).
• Vereinheitlichen Sie die Linienstärke (empfohlen wird eine konsistente Breite über alle Panels hinweg).
• Exportieren Sie das Ergebnis in den Formaten PDF/EPS/TIFF mit 300+ dpi.

Schnelleinstieg in die wissenschaftliche Diagrammerstellung mit Nano Banana Pro

Minimalbeispiel: Erzeugung eines Methodik-Diagramms der Transformer-Architektur

Hier ist der einfachste Weg, über die API ein Diagramm zur Modellarchitektur-Methodik zu erstellen:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # Verwendung der einheitlichen APIYI-Schnittstelle
)

# Die Eingabeaufforderung (Prompt) für das Diagramm
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:
    """
    Erstellung wissenschaftlicher Methodik-Diagramme mit Nano Banana Pro

    Args:
        description: Beschreibung des Inhalts des Methodik-Diagramms
        diagram_type: Diagrammtyp - architecture/flowchart/encoder-decoder/pipeline
        layout: Layout-Richtung - left-to-right/top-to-bottom/u-shape
        palette: Farbschema
        aspect_ratio: Seitenverhältnis

    Returns:
        Generierungsergebnis
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # Einheitliche APIYI-Schnittstelle
    )

    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)}"

# Beispiel: Batch-Erzeugung von 3 Methodik-Diagrammen für ein Paper
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"--- Generiere Diagramm {i+1}: {d['diagram_type']} ---")
    result = generate_methodology_diagram(**d)
    print(result[:200])

💰 Kostenoptimierung: Durch den Aufruf der Nano Banana Pro API über APIYI (apiyi.com) kostet jedes Methodik-Diagramm nur ca. 0,05 $. Das ist eine Ersparnis von fast 80 % gegenüber dem offiziellen Google-Preis von 0,234 $. Ein Paper enthält normalerweise 3–5 Methodik-Diagramme. Wenn man einen 3-Phasen-Workflow nutzt und pro Diagramm 3–5 Kandidatenversionen generiert, liegen die Gesamtkosten bei unter 1 $. Das Online-Tool Image.apiyi.com unterstützt zudem die No-Code-Erstellung, was ideal ist, um die Wirkung einer Eingabeaufforderung schnell zu testen.

7 entscheidende Best Practices für wissenschaftliche Diagramme mit Nano Banana Pro

Basierend auf PaperBanana-Evaluierungsdaten und Best Practices aus der Community helfen diese 7 Tipps dabei, die Qualität Ihrer wissenschaftlichen Methodik-Diagramme mit Nano Banana Pro signifikant zu steigern:

Tipp 1: Schema-Prompts statt narrativer Beschreibungen verwenden

Nano Banana Pro reagiert bei der Diagrammerstellung wesentlich besser auf strukturierte Eingaben als auf natürliche Sprache. Organisieren Sie Ihre Eingabeaufforderung als Schema im Format „Komponentenliste + räumliche Beziehungen + Stilvorgaben“ statt als Fließtext.

Tipp 2: Beschränkung auf 3–4 Farben

Die Professionalität akademischer Abbildungen resultiert oft aus einer zurückhaltenden Farbgebung. Wir empfehlen die Verwendung von ColorBrewer-Farbschemata und das Vermeiden von Rot-Grün-Kombinationen (Barrierefreiheit für Farbenblinde). Empfohlene Kombination: Blau (Hauptfarbe) + Orange (Akzent) + Grau (Hintergrund/Hilfselemente).

Tipp 3: Kurze Identifikatoren für Beschriftungen nutzen

Obwohl Nano Banana Pro Texte hervorragend rendern kann, führen lange Beschriftungen oft zu einem überladenen Layout. Verwenden Sie Abkürzungen wie „MHA“, „FFN“ oder „BN“ und erläutern Sie die vollständigen Namen in der Caption des Papers.

Tipp 4: Nur ein Panel pro Durchgang generieren

Wenn ein Methodik-Diagramm aus mehreren Panels besteht (z. B. Abbildung 1a/1b/1c), generieren Sie diese einzeln und setzen Sie sie manuell zusammen, anstatt das Modell anzuweisen, direkt ein Multi-Panel-Layout zu erstellen. Die Qualität und Kontrollierbarkeit bei Einzel-Panels ist deutlich höher.

Tipp 5: Explizite Layout-Richtung festlegen

Klare Anweisungen wie „left-to-right flow“, „top-to-bottom“ oder „symmetric U-shape“ sind effektiver als vage Formulierungen wie „klares Layout“. Die Layout-Richtung sollte immer dem Datenfluss entsprechen.

Tipp 6: Mehrere Versionen zum Vergleich generieren

Nutzen Sie den Kostenvorteil von Nano Banana Pro und generieren Sie für jedes Diagramm 3–5 Kandidatenversionen. Die Versionen unterscheiden sich in Layout, Farbgebung und Platzierung der Beschriftungen, sodass Sie die optimale Lösung auswählen können.

Tipp 7: KI-Unterstützung im Paper deklarieren

Immer mehr Top-Journals verlangen die Offenlegung von KI-Tools. Wir empfehlen, in der Figure Caption oder im Methodenteil zu vermerken: „Schematic generated with Nano-Banana-Pro and edited in [Softwarename]“. Prüfen Sie vor der Einreichung unbedingt die KI-Richtlinien des jeweiligen Journals.

🎯 Praxistipp: Durch die Kombination dieser 7 Techniken können Sie mit Nano Banana Pro in weniger als 30 Minuten ein publikationsreifes Methodik-Diagramm erstellen. Über die Plattform APIYI (apiyi.com) sind die Kosten für die Batch-Generierung von Kandidatenversionen mit nur 0,05 $ pro Bild extrem niedrig.

PaperBanana Planner-Visualizer Kollaborationsprinzip

Das Verständnis der Zusammenarbeit zwischen den beiden Agenten Planner und Visualizer im PaperBanana-Framework hilft Ihnen dabei, qualitativ hochwertigere Prompts für Nano Banana Pro Scientific Diagramming zu erstellen.

Wie der Planner-Agent Methodik-Diagramme plant

Der Planner-Agent von PaperBanana empfängt den Methodik-Text einer wissenschaftlichen Arbeit und erstellt daraus eine strukturierte „Szenen-Spezifikation“ (Scene Specification), die drei Kerndimensionen umfasst:

• Komponenten-Dimension: Listet alle visuellen Elemente und deren Typen auf (Rechtecke, Kreise, Rauten, Pfeile usw.).
• Räumliche Dimension: Definiert die relative Position und Ausrichtung der Elemente zueinander.
• Hierarchie-Dimension: Markiert die visuelle Gewichtung (Hauptmodule in großer Größe + dunkler Farbe, Hilfselemente in kleiner Größe + heller Farbe).

Wie der Visualizer-Agent das Rendering übernimmt

Der Visualizer-Agent übergibt die Szenen-Spezifikation des Planners an das Nano Banana Pro Modell, um ein präzises Rendering auszulösen. Die Kernvorteile von Nano Banana Pro Scientific Diagramming sind:

• Formgenauigkeit: Klare Kanten bei geometrischen Formen wie Rechtecken, abgerundeten Rechtecken, Rauten und Kreisen.
• Qualität der Konnektoren: Korrekte Pfeilrichtungen, bündig ausgerichtete Endpunkte der Verbindungslinien, klare Unterscheidung zwischen durchgehenden und gestrichelten Linien.
• Icon-Erkennung: Kann gängige wissenschaftliche Icons generieren (Datenbank-Zylinder, Cloud-Icons, GPU-Icons usw.).
• Textplatzierung: Zentrierte Beschriftungen, angemessene Schriftgrößen, keine Überdeckung anderer Elemente.

Wenn Sie einen Prompt verfassen, können Sie das Ausgabeformat des Planner-Agenten simulieren: Zuerst die Komponenten auflisten, dann den Raum festlegen und schließlich die Hierarchie markieren. Ein solcher strukturierter Prompt ermöglicht es Nano Banana Pro Scientific Diagramming, präzisere Methodik-Diagramme zu erstellen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Zusammenfassung

Kernpunkte der Nano Banana Pro Methodik zur Erstellung wissenschaftlicher Methodik-Diagramme:

1. Abdeckung von 4 Arten von Methodik-Diagrammen: Modellarchitektur-Diagramme, Algorithmus-Flussdiagramme, Encoder-Decoder-Framework-Diagramme und System-Pipeline-Diagramme decken die wichtigsten Anforderungen an Abbildungen in KI-Papern ab.
2. 3-Phasen-Workflow: Architect (Strukturplanung) → Render (Bild-Rendering) → Edit (Detailverfeinerung) – eine deutliche Qualitätssteigerung gegenüber einer einfachen Eingabeaufforderung.
3. Planner-Visualizer-Kollaboration: Verständnis der Planungs-Rendering-Logik von PaperBanana; Nutzung von Schema-Prompts zur Simulation des Planner-Ausgabeformats.
4. 7 Schlüsselpraktiken: Schema-Prompts, Farbbeschränkung, kurze Labels, Single-Panel, klares Layout, Multi-Versionen, KI-Deklaration.

Nano Banana Pro transformiert die Erstellung von Methodik-Diagrammen für wissenschaftliche Arbeiten von Stunden auf Minuten. Auch wenn für die finale Veröffentlichung noch eine manuelle Verfeinerung der Details erforderlich ist, übernimmt die KI bereits die zeitaufwendigste Designarbeit am Anfang.

Wir empfehlen APIYI (apiyi.com), um die Nano Banana Pro Funktionen zur Erstellung wissenschaftlicher Grafiken schnell zu testen – jedes Methodik-Diagramm kostet nur $0,05. Alternativ können Sie das Online-Tool Image.apiyi.com nutzen, um die Wirkung Ihrer Eingabeaufforderungen ohne Code zu validieren. Die Plattform bietet kostenloses Guthaben und eine OpenAI-kompatible Schnittstelle.

📚 Referenzen

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1. PaperBanana Projekt-Homepage: Offizielle Release-Seite mit Paper und Demo.

   • Link: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • Beschreibung: Erfahren Sie mehr über die 5-Agenten-Architektur und die Evaluierungsergebnisse des PaperBanana-Frameworks.

2. PaperBanana Paper: Volltext des arXiv-Preprints.

   • Link: arxiv.org/abs/2601.23265
   • Beschreibung: Vertiefen Sie Ihr Verständnis der Planner-Visualizer-Kollaboration und der Evaluierungsdaten aus 292 Testfällen.

3. Nano Banana Pro Leitfaden für akademische Abbildungen: Praxisnahe Anleitung für professionelle wissenschaftliche Grafiken.

   • Link: z-image.ai/blog/nano-banana-pro-guide-for-academic-figures
   • Beschreibung: Detaillierte Empfehlungen zum 3-Phasen-Workflow, Farbschemata und Auflösungseinstellungen.

4. Nano Banana Pro Offizielle Dokumentation: Einführung in das Google DeepMind Modell.

   • Link: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • Beschreibung: Informationen zu technischen Spezifikationen, unterstützten Auflösungen und API-Parametern.

5. APIYI Nano Banana Pro Online-Bilderstellung: No-Code-Tool für wissenschaftliche Grafiken.

   • Link: Image.apiyi.com
   • Beschreibung: Erstellen Sie wissenschaftliche Methodik-Diagramme einfach durch Einfügen Ihrer Eingabeaufforderung, ohne Programmierung.

Autor: APIYI Team
Technischer Austausch: Teilen Sie gerne Ihre Prompt-Vorlagen für wissenschaftliche Methodik-Diagramme im Kommentarbereich. Weitere Informationen zu KI-Modellen finden Sie in der APIYI (apiyi.com) Tech-Community.