Cómo crear 4 tipos de diagramas de metodología de investigación científica con Nano Banana Pro: guía práctica completa desde diagramas de arquitectura hasta pipelines de sistema

Nota del autor: Guía paso a paso para usar Nano Banana Pro en la creación de 4 tipos de diagramas de metodología científica: diagramas de arquitectura de modelos, diagramas de flujo de algoritmos, diagramas de marcos codificador-decodificador y diagramas de tuberías (pipelines) del sistema. Incluye plantillas de indicaciones (prompts) y mejores prácticas.

Los diagramas de metodología (Methodology Diagrams) en los artículos científicos son el primer punto de entrada para que los revisores y lectores comprendan tu método de investigación; un diagrama de arquitectura claro suele ser más convincente que una página entera de texto. Sin embargo, crear manualmente un diagrama de metodología de nivel publicación suele requerir entre 4 y 8 horas de diseño. La capacidad de dibujo científico de Nano Banana Pro está cambiando esta realidad: como motor de renderizado principal del marco de trabajo PaperBanana, puede convertir descripciones de texto con precisión en diagramas de metodología profesionales que incluyen formas, conectores e iconos científicos.

Valor principal: Al terminar de leer este artículo, dominarás las plantillas de indicaciones completas, el flujo de trabajo de 3 etapas y 7 consejos clave de práctica para crear 4 tipos de diagramas de metodología con Nano Banana Pro, mejorando significativamente la eficiencia en la creación de ilustraciones para tus artículos.

Puntos clave de la ilustración científica con Nano Banana Pro

Por qué Nano Banana Pro es ideal para diagramas metodológicos

Los diagramas metodológicos representan el escenario de mayor ventaja para el marco PaperBanana. A diferencia de los gráficos estadísticos, estos diagramas no requieren valores numéricos exactos, sino que deben expresar las relaciones lógicas entre componentes, el flujo de datos y la jerarquía espacial, que es precisamente el punto fuerte de la ilustración científica con Nano Banana Pro. En las evaluaciones de PaperBanana, los diagramas metodológicos renderizados por su agente Visualizer (basado en Nano Banana Pro) lograron una tasa de victoria del 72,7% en pruebas ciegas con 292 casos de prueba de NeurIPS 2025.

Específicamente, Nano Banana Pro destaca en los siguientes aspectos: generación de formas geométricas precisas y rectángulos redondeados, renderizado de flechas y líneas de conexión nítidas, ortografía y ubicación correcta de las etiquetas de los componentes, y el uso de esquemas de colores académicos armoniosos. Estas capacidades le permiten generar diagramas de arquitectura de modelos, flujos de algoritmos, marcos de codificador-decodificador y diagramas de tuberías de sistemas que cumplen con los estándares de las conferencias de primer nivel.

Detalle de las 4 metodologías de dibujo científico con Nano Banana Pro

Tipo 1: Diagrama de arquitectura de modelos (Model Architecture)

Los diagramas de arquitectura de modelos son el tipo más común de ilustración metodológica en los artículos de aprendizaje profundo. Deben mostrar cómo se apilan las capas de la red, el proceso de transformación de características y los módulos clave. Nano Banana Pro destaca en la renderización visual de arquitecturas clásicas como Transformer, CNN y GAN.

Plantilla de indicación (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.

Consejos clave:

• Usa «left-to-right flow» (flujo de izquierda a derecha) o «top-to-bottom flow» (flujo de arriba a abajo) para especificar claramente la dirección de los datos.
• Utiliza «rounded rectangles» (rectángulos redondeados) y «flat rectangles» (rectángulos planos) para distinguir entre diferentes tipos de capas de red.
• Emplea identificadores cortos para las etiquetas (como "MHA", "FFN", "LN") para evitar que el texto largo desordene el diseño.
• Especifica «no decorative elements» (sin elementos decorativos) para evitar que la IA añada adornos innecesarios.

Tipo 2: Diagrama de flujo de algoritmos (Algorithm Flow)

Los diagramas de flujo de algoritmos deben expresar el orden de ejecución de múltiples pasos, las ramas condicionales y las estructuras de bucle. El agente Planner de PaperBanana descompone la descripción del algoritmo en un esquema de diseño visual estructurado (incluyendo tipos de elementos, relaciones espaciales y formas de conexión), que luego Nano Banana Pro renderiza con precisión.

Plantilla de indicación (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.

Tipo 3: Diagrama de marco codificador-decodificador (Encoder-Decoder)

El codificador-decodificador es el paradigma central de los modelos secuencia a secuencia. Nano Banana Pro puede renderizar con precisión las complejas relaciones entre el codificador y el decodificador, como la transferencia de información, las conexiones de atención y las conexiones de salto (skip connections).

Plantilla de indicación (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.

Tipo 4: Diagrama de pipeline del sistema (System Pipeline)

Los diagramas de pipeline del sistema muestran el flujo de procesamiento de datos en sistemas multimodulares y la colaboración entre módulos. Este es un tipo de diagrama metodológico indispensable en artículos sobre sistemas de múltiples etapas.

Plantilla de indicación (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.

🎯 Sugerencia técnica: Las 4 plantillas de indicación anteriores se pueden usar directamente a través de la API de Nano Banana Pro en APIYI (apiyi.com). La plataforma es compatible con el formato de OpenAI y cada diagrama metodológico científico cuesta solo $0.05, lo que representa apenas el 20% del precio oficial de Google. Se recomienda usar la herramienta en línea Image.apiyi.com para una validación rápida sin necesidad de programar.

Flujo de trabajo de 3 etapas de Nano Banana Pro

Aunque generar un diagrama metodológico con una sola indicación es conveniente, a menudo se requieren varios intentos para obtener un resultado satisfactorio. La mejor práctica en la industria es adoptar un flujo de trabajo de 3 etapas, que es una versión simplificada de la lógica de colaboración Planner → Visualizer → Critic del marco PaperBanana.

Etapa 1: Architect (Planificar la estructura)

Antes de empezar a generar, define claramente la estructura del diagrama con palabras:

• Lista de componentes: Enumera todos los módulos y elementos que deben aparecer.
• Relaciones espaciales: Define la posición relativa entre los componentes (arriba/abajo, izquierda/derecha, anidado).
• Relaciones de conexión: Especifica la dirección de las flechas, líneas continuas o discontinuas y conexiones de salto.
• Jerarquía visual: Cuáles son los componentes principales (tamaño grande, color oscuro) y cuáles son los elementos auxiliares (tamaño pequeño, color claro).

Este paso corresponde al agente Planner de PaperBanana, que convierte el texto de la metodología de la tesis en una descripción estructurada que incluye relaciones espaciales, diseño de componentes y jerarquía visual.

Etapa 2: Render (Renderizar la imagen)

Convierte la descripción estructurada en una indicación para Nano Banana Pro. Las restricciones clave incluyen:

• Restricciones de formato: Especifica la relación de aspecto (3:2 es ideal para artículos de doble columna) y la dirección del diseño.
• Restricciones de estilo: «flat vector, academic, clean lines» (vector plano, académico, líneas limpias).
• Restricciones de texto: Usa etiquetas cortas y evita frases largas.
• Restricciones de color: Limítate a 3 o 4 colores principales, se sugiere «blue: primary, orange: accent, gray: secondary».

Etapa 3: Edit (Refinar detalles)

Nano Banana Pro genera imágenes rasterizadas; para la publicación final, es necesario realizar un refinamiento:

• Reemplaza todas las etiquetas de texto en un software vectorial (asegurando que la fuente y el tamaño cumplan con los requisitos de la revista).
• Verifica que la dirección de las flechas y las líneas de conexión sean precisas.
• Valida la legibilidad en escala de grises (asegurando que siga siendo claro al imprimir en blanco y negro).
• Unifica el grosor de las líneas (se recomienda mantener la consistencia en todos los paneles).
• Exporta en formato PDF/EPS/TIFF con más de 300 dpi.

Guía rápida de Nano Banana Pro para diagramas científicos

Ejemplo minimalista: Generar un diagrama de metodología de la arquitectura Transformer

Esta es la forma más sencilla de realizar una llamada para generar un diagrama de metodología de la arquitectura de un modelo a través de la 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])

💰 Optimización de costes: Al llamar a la API de diagramas científicos de Nano Banana Pro a través de APIYI (apiyi.com), cada diagrama de metodología cuesta solo $0.05, lo que supone un ahorro de casi el 80% en comparación con el precio oficial de Google de $0.234. Un artículo suele incluir de 3 a 5 diagramas de metodología; usando un flujo de trabajo de 3 etapas para generar de 3 a 5 versiones candidatas por cada uno, el coste total es inferior a $1. La herramienta online Image.apiyi.com permite generar imágenes sin código, ideal para validar rápidamente la efectividad de tus indicaciones.

7 prácticas clave para diagramas científicos con Nano Banana Pro

Basado en los datos de evaluación de PaperBanana y las mejores prácticas de la comunidad, aquí tienes 7 consejos que pueden mejorar significativamente la calidad de tus diagramas de metodología con Nano Banana Pro:

Consejo 1: Usa indicaciones (prompts) de tipo esquema en lugar de descripciones narrativas

Nano Banana Pro responde mucho mejor a entradas estructuradas que a narrativas en lenguaje natural. Organiza tu indicación como un esquema de "lista de componentes + relaciones espaciales + restricciones de estilo", en lugar de un párrafo descriptivo.

Consejo 2: Limita la paleta de colores a 3 o 4 tonos

La sensación de profesionalismo en los gráficos académicos proviene de una paleta de colores contenida. Se recomienda usar esquemas de ColorBrewer y evitar la combinación rojo-verde (que no es amigable para daltónicos). Combinación sugerida: Azul (color principal) + Naranja (énfasis) + Gris (fondo/auxiliar).

Consejo 3: Usa identificadores cortos para las etiquetas

Aunque la capacidad de renderizado de texto de Nano Banana Pro es excelente, las etiquetas largas pueden saturar el diseño. Usa abreviaturas como "MHA", "FFN" o "BN", y explica el nombre completo en el pie de figura (caption) de tu artículo.

Consejo 4: Genera solo un panel a la vez

Si tu diagrama de metodología contiene varios paneles (como Figura 1a/1b/1c), genéralos por separado y luego únelos manualmente, en lugar de pedir un diseño multipanel de una sola vez. La calidad y el control de la generación de un solo panel son significativamente mayores.

Consejo 5: Especifica una dirección de diseño clara

Instrucciones explícitas como "flujo de izquierda a derecha", "de arriba a abajo" o "forma de U simétrica" son más efectivas que simplemente pedir un "diseño claro". La dirección del diseño debe coincidir con el flujo de los datos.

Consejo 6: Compara y genera múltiples versiones

Aprovecha el bajo coste de Nano Banana Pro para generar de 3 a 5 versiones candidatas para cada diagrama. El diseño, la combinación de colores y la posición de las etiquetas variarán entre versiones, permitiéndote seleccionar la mejor opción.

Consejo 7: Incluye una declaración de asistencia por IA en tu artículo

Cada vez más revistas de alto impacto exigen declarar el uso de herramientas de IA. Se recomienda indicar en el pie de figura o en la sección de metodología: "Esquema generado con Nano-Banana-Pro y editado en [Nombre del software]". Asegúrate de consultar la política de uso de IA de la revista de destino antes de enviar.

🎯 Sugerencia práctica: Al combinar estos 7 consejos, puedes completar un diagrama de metodología de nivel de publicación en menos de 30 minutos con Nano Banana Pro. Usando la plataforma APIYI (apiyi.com) para llamar a la API, el coste de generar versiones candidatas por lotes es extremadamente bajo, solo $0.05 por imagen.

Principios de colaboración entre Planner y Visualizer en PaperBanana

Entender cómo colaboran los agentes Planner y Visualizer en el framework PaperBanana te ayudará a escribir mejores indicaciones (prompts) para la creación de diagramas científicos con Nano Banana Pro.

Cómo planifica el agente Planner el diagrama de metodología

Tras recibir el texto de la metodología de un artículo, el agente Planner de PaperBanana genera una "Especificación de Escena" (Scene Specification) estructurada, que incluye tres dimensiones principales:

• Dimensión de componentes: Lista todos los elementos visuales y sus tipos (rectángulos, círculos, rombos, flechas, etc.).
• Dimensión espacial: Define la posición relativa y la alineación entre los elementos.
• Dimensión jerárquica: Marca el peso visual (los módulos principales usan tamaños grandes y colores oscuros; los elementos auxiliares, tamaños pequeños y colores claros).

Cómo renderiza el agente Visualizer

El agente Visualizer envía la especificación de escena del Planner al modelo Nano Banana Pro para activar un renderizado preciso. Las ventajas principales de Nano Banana Pro en la creación de diagramas científicos son:

• Precisión de formas: Bordes nítidos en formas geométricas como rectángulos, rectángulos redondeados, rombos y círculos.
• Calidad de conectores: Dirección correcta de las flechas, alineación de los extremos de las líneas y distinción clara entre líneas continuas y discontinuas.
• Reconocimiento de iconos: Capacidad para generar iconos científicos comunes (cilindros de bases de datos, iconos de la nube, iconos de GPU, etc.).
• Colocación de texto: Etiquetas centradas, tamaño de fuente adecuado y sin obstrucciones con otros elementos.

Cuando escribas tus indicaciones, puedes imitar el formato de salida del agente Planner: primero enumera los componentes, luego define el espacio y finalmente marca la jerarquía. Esta estructura permite que Nano Banana Pro genere diagramas de metodología mucho más precisos.

Preguntas frecuentes

Resumen

Puntos clave de la metodología para crear diagramas de investigación con Nano Banana Pro:

1. Cobertura total de 4 tipos de diagramas: Diagramas de arquitectura de modelos, diagramas de flujo de algoritmos, diagramas de marcos codificador-decodificador y diagramas de tuberías (pipelines) del sistema, cubriendo las principales necesidades de ilustración en artículos de IA.
2. Flujo de trabajo de 3 etapas: Architect (Planificación de estructura) → Render (Renderizado de imagen) → Edit (Refinamiento de detalles), logrando una mejora significativa en la calidad en comparación con una sola indicación.
3. Colaboración Planner-Visualizer: Comprender la lógica de colaboración entre planificación y renderizado de PaperBanana, utilizando Schema Prompts para simular el formato de salida del Planner.
4. 7 prácticas clave: Schema Prompt, limitación de colores, etiquetas cortas, panel único, diseño claro, versiones múltiples y declaración de IA.

Nano Banana Pro está logrando que la creación de diagramas metodológicos para artículos científicos pase de "horas" a "minutos". Aunque la publicación final todavía requiere un refinamiento manual de los detalles críticos, la IA ya se encarga del trabajo de diseño inicial que más tiempo consume.

Te recomendamos experimentar rápidamente las capacidades de diseño de Nano Banana Pro a través de APIYI apiyi.com, donde cada diagrama metodológico cuesta solo $0.05. También puedes usar la herramienta en línea Image.apiyi.com para validar el efecto de tus indicaciones sin necesidad de código; la plataforma ofrece cuotas gratuitas e interfaz compatible con OpenAI.

📚 Referencias

⚠️ Nota sobre el formato de los enlaces: Todos los enlaces externos utilizan el formato Nombre de la fuente: domain.com para facilitar la copia, pero no son clicables para evitar la pérdida de autoridad SEO.

1. Página del proyecto PaperBanana: Página oficial de lanzamiento, incluye el artículo y la demo.

   • Enlace: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • Descripción: Conoce la arquitectura de 5 agentes de PaperBanana y sus resultados de evaluación.

2. Artículo de PaperBanana: Texto completo del pre-print en arXiv.

   • Enlace: arxiv.org/abs/2601.23265
   • Descripción: Profundiza en los principios de colaboración Planner-Visualizer y los datos de evaluación de 292 casos de prueba.

3. Guía de ilustración académica Nano Banana Pro: Prácticas de diseño de investigación de nivel profesional.

   • Enlace: z-image.ai/blog/nano-banana-pro-guide-for-academic-figures
   • Descripción: Sugerencias detalladas sobre el flujo de trabajo de 3 etapas, esquemas de color y configuración de resolución.

4. Documentación oficial de Nano Banana Pro: Introducción al modelo de Google DeepMind.

   • Enlace: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • Descripción: Información sobre las especificaciones técnicas del modelo, resoluciones admitidas y parámetros de la API.

5. Generación de imágenes Nano Banana Pro en APIYI: Herramienta de diseño de investigación sin código.

   • Enlace: Image.apiyi.com
   • Descripción: Genera diagramas metodológicos científicos simplemente pegando tu indicación, sin necesidad de programar.

Autor: Equipo de APIYI
Intercambio técnico: Te invitamos a compartir tus plantillas de indicaciones para diagramas de investigación en la sección de comentarios. Para más información sobre modelos de IA, visita la comunidad técnica de APIYI apiyi.com.