Nano Banana Pro로 과학 연구 메커니즘 다이어그램 그리기: 5가지 시나리오 실전 프롬프트 + API 호출 방법

저자 주: Nano Banana Pro를 사용하여 연구 메커니즘 다이어그램, 경로도, 실험 흐름도 등 학술 삽화를 생성하는 방법을 자세히 설명합니다. 전체 프롬프트 템플릿과 API 호출 코드가 포함되어 있으며, APIYI 플랫폼을 통해 장당 단 $0.05에 이용 가능합니다.

SCI 논문 삽화 한 장을 그리려면 과거에는 디자이너를 찾거나 BioRender로 직접 수작업을 하느라 며칠씩 걸리곤 했죠. 이제 Nano Banana Pro를 사용하면 텍스트 설명만으로 정밀한 주석이 포함된 연구 메커니즘 다이어그램을 직접 생성할 수 있습니다. 텍스트 렌더링 정확도가 97% 이상에 달해 단백질 이름, 경로 라벨, 이중 언어 주석이 모두 깨짐 없이 정확하게 표현됩니다.

핵심 가치: 이 글을 다 읽고 나면 5가지 연구 작도 시나리오에 대한 전체 프롬프트 템플릿과 APIYI를 통해 장당 $0.05로 Nano Banana Pro API를 호출하여 대량 생성하는 전체 코드를 마스터하게 됩니다.

Nano Banana Pro 과학 연구 일러스트 핵심 역량

왜 과학 연구 일러스트에 Nano Banana Pro를 선택해야 할까요?

과학 연구용 차트는 AI 이미지 도구에 매우 높은 수준의 성능을 요구합니다. 단순히 시각적으로 아름다운 것을 넘어, 정확한 텍스트 주석, 올바른 전문 용어, 그리고 명확한 정보 계층이 필수적이기 때문이죠. 이것이 바로 Nano Banana Pro가 다른 도구들과 차별화되는 결정적인 장점입니다.

다른 유사 도구들과 비교해 볼까요? DALL-E 3는 해부도 등의 실사 묘사에서는 약간 앞설 수 있지만, 복잡한 과학적 주석이 포함된 복합 이미지를 처리할 때 텍스트 오류가 빈번하게 발생하곤 합니다. Midjourney는 예술적인 화풍에는 강점이 있으나 주석 처리 능력이 부족하고, Adobe Firefly는 주로 상업 디자인 분야에 최적화되어 있습니다. Nano Banana Pro는 현재 과학 텍스트 렌더링과 전문 지식 이해라는 두 가지 핵심 역량에서 모두 높은 수준을 달성한 유일한 AI 이미지 모델입니다.

구글은 또한 동일한 모델을 기반으로 PaperBanana 프레임워크를 선보였습니다. 이는 방법론 설명 텍스트를 바탕으로 학술 삽화를 자동 생성하기 위해 설계되었으며, NeurIPS 2025의 584개 샘플 테스트를 통해 그 성능을 입증하며 학술 시나리오에서의 전략적 입지를 굳히고 있습니다.

5가지 과학 연구 작도 시나리오와 프롬프트 템플릿

시나리오 1: 세포 신호 전달 경로 메커니즘 도식

적용 시나리오: 세포 생물학, 분자 생물학 논문에서 신호 전달 폭포(cascade)나 단백질 인산화 경로를 보여줄 때 사용합니다.

프롬프트 템플릿:

Create a scientific mechanism diagram illustrating the MAPK/ERK signaling pathway.
Style: Clean white background academic illustration, suitable for SCI publication.
Layout: Vertical cascade flow from top (receptor) to bottom (nucleus).
Elements:
- Cell membrane at top with RTK receptor labeled "EGFR"
- Signal cascade: RAS → RAF → MEK → ERK with phosphorylation arrows
- Each protein shown as rounded rectangle with proper label
- Arrow styles: solid for activation, dashed for inhibition
- Nucleus at bottom with transcription factor labeled "ELK1"
Colors: Blue for membrane proteins, green for cytoplasmic kinases, red for nuclear targets
Text: All labels in English, 12pt equivalent, clearly legible
Resolution: 4K, aspect ratio 3:4

한국어 요약 프롬프트:

MAPK/ERK 신호 전달 경로 메커니즘 도식 작성, 학술 논문 삽화 스타일, 흰색 배경.
위에서 아래로 세로 방향 배열: 세포막(EGFR 수용체 포함) → RAS → RAF → MEK → ERK → 세포핵(ELK1).
각 단백질은 둥근 직사각형으로 표시하고 명확하게 라벨링, 활성화 화살표는 실선, 억제 화살표는 점선으로 표시.
파란색은 막 단백질, 초록색은 세포질 키나아제, 빨간색은 핵 전사 인자. 4K 해상도, 3:4 비율.

💡 팁: 분자 경로도의 경우 프롬프트에 각 노드의 단백질 이름을 명확하게 지정하는 것이 좋습니다. Nano Banana Pro는 전문 용어를 정확하게 렌더링합니다. APIYI(apiyi.com)를 통해 호출하면 4K 경로도 한 장당 단돈 $0.05이며, 여러 변체를 대량으로 생성하는 비용도 매우 저렴해요.

시나리오 2: 실험 프로세스 맵(Experimental Workflow)

적용 시나리오: 방법론(Methodology) 섹션에서 실험 단계, 샘플 처리 과정, 장비 조작 순서를 보여줄 때 사용합니다.

프롬프트 템플릿:

Design a scientific experimental workflow diagram for RNA-seq analysis pipeline.
Style: Professional flowchart, dark blue background (#0f172a), white and light blue elements.
Steps (left to right, 6 steps):
1. "Sample Collection" - test tube icon
2. "RNA Extraction" - spiral RNA icon
3. "Library Preparation" - fragment icons
4. "Sequencing" - chip/sequencer icon
5. "Bioinformatics Analysis" - computer/code icon
6. "Data Visualization" - chart icon
Each step: rounded rectangle box, icon above, step name below, connected by arrows
Color coding: wet lab steps in blue, computational steps in purple
Add percentage labels for typical time allocation at each step
4K resolution, 16:9 aspect ratio, publication quality

시나리오 3: 세포 생물학 구조 삽화

적용 시나리오: 교육 자료나 리뷰 논문에서 세포 소기관 구조, 조직 해부도, 아세포 위치를 보여줄 때 사용합니다.

프롬프트 템플릿:

Create a detailed cell biology illustration showing mitochondrial structure and function.
Style: Scientific textbook illustration, clean white background.
Main elements:
- Cross-section view of mitochondrion (oval shape, 60% of frame)
- Outer membrane and inner membrane clearly labeled
- Cristae structure visible with labels
- ATP synthase complexes on inner membrane (labeled "ATP Synthase")
- Electron transport chain components (Complex I-IV) on inner membrane
- Matrix labeled with "TCA Cycle" and Krebs cycle intermediates
- Small arrows showing electron flow and proton gradient
- Legend box (bottom right): color key for different components
Text: All anatomical labels in English, bilingual caption below in Chinese and English
4K resolution, 4:3 aspect ratio

핵심 프롬프트 팁: 세포 구조를 묘사할 때 **단면도(cross-section view)**를 사용하면 내부 구조를 더 잘 보여줄 수 있습니다. 또한 **이중 언어 캡션(bilingual caption)**을 추가하면 국내외 학술지 투고 시 유용하게 활용할 수 있어요.

시나리오 4: 데이터 시각화 인포그래픽

적용 시나리오: 결과 발표나 리뷰 초록에서 복잡한 데이터 관계를 직관적인 시각적 도표로 변환할 때 사용합니다.

프롬프트 템플릿:

Create a scientific infographic summarizing CRISPR-Cas9 gene editing efficiency data.
Style: Modern scientific infographic, dark background (#1a1a2e), high contrast.
Layout: 2x2 grid of mini-charts:
Top-left: Bar chart "Editing Efficiency by Cell Type" - HEK293/iPSC/T-cell/Primary Neuron
Top-right: Pie chart "Off-target Distribution" - 3 categories with percentages
Bottom-left: Line graph "Efficiency Over Time (Days 1-14)" - two conditions
Bottom-right: Comparison table "sgRNA Design Methods" - 3 methods, 3 metrics
Color scheme: Blue (#3b82f6) for primary data, Green (#10b981) for positive results
All axis labels, titles, and data values visible and correctly spelled
Include figure title at top: "CRISPR-Cas9 Editing Performance Summary"
4K resolution, 16:9 aspect ratio

시나리오 5: 이중 언어 학술 포스터

적용 시나리오: 학술 대회나 연구 전시에서 한글과 영어를 동시에 표기해야 하는 전문 포스터를 제작할 때 사용합니다.

프롬프트 템플릿:

Design a bilingual academic conference poster for a cancer immunotherapy study.
Style: Professional academic poster, dark navy background, white and gold accents.
Layout (top to bottom):
- Title bar: "Targeting PD-L1 in Triple-Negative Breast Cancer" (English)
          "靶向 PD-L1 治疗三阴性乳腺癌" (Chinese, below English)
- Author line: "[Author Names] · [Institution] · [Conference Name] 2026"
- 3-column body:
  Left: "Background / 연구 배경" - 3 bullet points each language
  Middle: Central mechanism diagram (simplified PD-1/PD-L1 pathway)
  Right: "Results / 연구 결과" - 2 key bar charts with bilingual labels
- Bottom: "Conclusion / 结论" banner with key finding
- QR code (bottom right) with caption "Scan for full paper"
Colors: Navy #0f172a background, gold #f59e0b accents, white text
All Chinese and English text must be correctly rendered and readable
4K resolution, 2:3 portrait aspect ratio (A0 poster format)

Nano Banana Pro 과학 연구 작도 API 빠른 시작 가이드

환경 준비

pip install google-generativeai pillow

간단한 호출 예시 (메커니즘 도식 생성)

import google.generativeai as genai
import base64

# APIYI를 통해 호출, 가격은 장당 $0.05 (공식 홈페이지 $0.24 대비 저렴)
genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")

prompt = """
Create a scientific MAPK/ERK signaling pathway diagram.
White background, academic publication style.
Show: EGFR → RAS → RAF → MEK → ERK → ELK1 cascade.
Each protein labeled clearly, arrows show activation/inhibition.
4K resolution, 3:4 aspect ratio, SCI journal quality.
"""

response = model.generate_content(
    prompt,
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        response_modalities=["IMAGE"],
        resolution="4K",
        aspect_ratio="3:4"
    )
)

for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.inline_data:
        with open("mapk_pathway.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
        print("메커니즘 도식이 생성되었습니다: mapk_pathway.png")

🚀 빠른 시작: APIYI(apiyi.com)에서 API Key를 발급받아 위 코드의 YOUR_APIYI_KEY 부분을 교체하면 바로 실행할 수 있습니다. 플랫폼에서 무료 테스트 크레딧을 제공하므로, 5분 안에 첫 번째 과학 연구 이미지를 생성해 볼 수 있어요.

import google.generativeai as genai
import base64
import os
import time
from typing import Optional

# 클라이언트 초기화 - APIYI apiyi.com, 장당 $0.05
genai.configure(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    client_options={"api_endpoint": "vip.apiyi.com"}
)
model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-image-preview")


def generate_scientific_figure(
    prompt: str,
    output_filename: str,
    resolution: str = "4K",
    aspect_ratio: str = "4:3",
    max_retries: int = 3
) -> Optional[str]:
    """
    과학 연구 도표 생성

    Args:
        prompt: 도표 설명 (영어 권장)
        output_filename: 출력 파일명 (.png)
        resolution: 1K / 2K / 4K
        aspect_ratio: 16:9 / 4:3 / 3:4 / 1:1
        max_retries: 실패 시 재시도 횟수

    Returns:
        성공 시 파일 경로, 실패 시 None 반환
    """
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = model.generate_content(
                prompt,
                generation_config=genai.GenerationConfig(
                    response_modalities=["IMAGE"],
                    resolution=resolution,
                    aspect_ratio=aspect_ratio
                )
            )
            for part in response.candidates[0].content.parts:
                if part.inline_data and part.inline_data.mime_type.startswith("image/"):
                    os.makedirs(os.path.dirname(output_filename) or ".", exist_ok=True)
                    with open(output_filename, "wb") as f:
                        f.write(base64.b64decode(part.inline_data.data))
                    return output_filename
        except Exception as e:
            print(f"  시도 {attempt + 1}/{max_retries} 실패: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(5)
    return None


# 미리 정의된 과학 연구 도표 작업 목록
FIGURE_TASKS = [
    {
        "name": "MAPK 신호 전달 경로도",
        "filename": "figures/fig1_mapk_pathway.png",
        "resolution": "4K",
        "aspect_ratio": "3:4",
        "prompt": """
        Scientific diagram: MAPK/ERK signaling pathway.
        White background, academic style.
        Top to bottom: EGFR receptor → RAS (GTP-bound) → RAF → MEK1/2 → ERK1/2 → nucleus (ELK1, c-Fos).
        Each component: rounded rectangle, bold protein name label.
        Activation arrows: solid black. Phosphorylation: circled 'P' symbol in red.
        Color: blue membrane, green cytoplasm proteins, red nuclear targets.
        Add "MAPK/ERK Signaling Pathway" title at top.
        Publication quality, 4K.
        """
    },
    {
        "name": "RNA-seq 실험 프로세스 맵",
        "filename": "figures/fig2_rnaseq_workflow.png",
        "resolution": "4K",
        "aspect_ratio": "16:9",
        "prompt": """
        Scientific workflow diagram: RNA-seq analysis pipeline.
        Dark blue background, white icons and text.
        6 steps left to right with connecting arrows:
        1. Sample Collection (test tube icon)
        2. RNA Extraction (helix icon)
        3. Library Prep (fragment icon)
        4. Sequencing (chip icon)
        5. Bioinformatics (terminal icon)
        6. Visualization (chart icon)
        Steps 1-4 in blue (wet lab), steps 5-6 in purple (computational).
        Each step: icon + step name + time estimate below.
        Title: "RNA-seq Analysis Workflow". 4K, 16:9.
        """
    },
    {
        "name": "선태체(미토콘드리아) 구조도",
        "filename": "figures/fig3_mitochondria.png",
        "resolution": "4K",
        "aspect_ratio": "4:3",
        "prompt": """
        Scientific cell biology illustration: mitochondrion cross-section.
        White background, textbook illustration style.
        Detailed cross-section showing: outer membrane, inner membrane, cristae,
        matrix with TCA cycle label, ATP synthase complexes (labeled) on inner membrane,
        electron transport chain (Complex I-IV, labeled individually).
        Small curved arrows showing proton gradient and electron flow.
        Legend bottom-right: color key.
        Bilingual labels: English primary, Korean translation in parentheses.
        Title: "Mitochondrial Structure and Function / 미토콘드리아 구조와 기능".
        4K, 4:3 ratio.
        """
    },
]


def batch_generate_figures(tasks: list, output_dir: str = "figures") -> dict:
    """과학 연구 도표 일괄 생성"""
    results = {"success": [], "failed": []}
    total = len(tasks)

    print(f"\n{total}개의 과학 연구 도표 일괄 생성을 시작합니다...")
    print(f"플랫폼: APIYI apiyi.com | 단가: 장당 $0.05 | 예상 총 비용: ${total * 0.05:.2f}\n")

    for i, task in enumerate(tasks, 1):
        print(f"[{i}/{total}] 생성 중: {task['name']}")
        path = generate_scientific_figure(
            prompt=task["prompt"],
            output_filename=task.get("filename", f"{output_dir}/figure_{i:02d}.png"),
            resolution=task.get("resolution", "4K"),
            aspect_ratio=task.get("aspect_ratio", "4:3")
        )
        if path:
            results["success"].append({"name": task["name"], "path": path})
            print(f"  ✓ 완료: {path}")
        else:
            results["failed"].append(task["name"])
            print(f"  ✗ 실패: {task['name']}")
        # 속도 제한 방지를 위한 대기
        if i < total:
            time.sleep(2)

    print(f"\n생성 완료: 성공 {len(results['success'])}장, 실패 {len(results['failed'])}장")
    print(f"실제 비용: ${len(results['success']) * 0.05:.2f}")
    return results


if __name__ == "__main__":
    results = batch_generate_figures(FIGURE_TASKS)

💰 비용 비교: 논문 한 세트 분량인 20장의 과학 연구 도표를 생성할 때, Google 공식 가격은 $4.80이지만, APIYI(apiyi.com)를 통하면 단돈 $1.00로 79%를 절약할 수 있습니다. 빈번한 수정과 반복 작업이 필요한 연구 환경에서 이러한 비용 이점은 매우 큽니다.

논문 삽화 프롬프트 심화 기법

프롬프트 구조 공식

고품질 논문 삽화 프롬프트 = 주제 정의 + 스타일 규격 + 요소 리스트 + 레이블링 요구사항 + 해상도 파라미터

자주 발생하는 오류와 해결 방법

문제 1: 텍스트 레이블 위치 혼란

❌ 잘못된 프롬프트: "label the proteins"
✅ 수정된 프롬프트: "Each protein shown as rectangle with bold label text centered inside,
              all labels: Arial 12pt equivalent, black text on white background"

문제 2: 경로(Pathway) 방향 혼란

❌ 잘못된 프롬프트: "show the signaling cascade"
✅ 수정된 프롬프트: "Top-to-bottom vertical flow: step 1 at top → step 2 → step 3 at bottom,
              directional arrows pointing downward between each component"

문제 3: 색상 구분 부족

❌ 잘못된 프롬프트: "use different colors for each component"
✅ 수정된 프롬프트: "Color coding: membrane proteins #3b82f6 (blue), cytoplasmic #10b981 (green),
              nuclear #f97316 (orange), inhibitory elements #ef4444 (red)"

학문 분야별 권장 해상도 및 가로세로비

논문 차트의 가로세로비는 편집 결과에 직접적인 영향을 미쳐요. 투고 상황에 맞춘 권장 파라미터를 정리해 드립니다.

프롬프트에서 게재까지: 논문 삽화 제작 전체 워크플로우

세포 생물학 논문을 예로 들어 전체 삽화 제작 과정을 살펴볼까요?

Step 1: 차트 구조 계획 (API 비용 없음)

필요한 차트 유형과 수량 확정:
- Figure 1: 연구 모델 메커니즘 도식(신호 경로) → 3:4 세로형
- Figure 2: 실험 설계 플로우차트 → 16:9 가로형
- Figure 3A-C: 데이터 결과 멀티 패널 이미지 → 16:9, 2×3 레이아웃
- Supplementary: 세포 구조 모식도 × 2 → 4:3
총 6장의 이미지, APIYI 총 비용: $0.30

Step 2: 이미지별 생성 및 반복 수정 (회당 $0.05)

# 생성 → 확인 → 프롬프트 수정 → 재생성
# 전형적인 반복 횟수: 이미지당 2-3회, 단일 이미지 총 비용 $0.10-0.15

Step 3: 정확성 검증 (필수 단계)

KEGG / UniProt / Reactome 데이터베이스와 대조 확인:
- 단백질 명칭 철자 ✓
- 경로 방향 및 화살표 의미 ✓
- 상호작용 관계의 정확성 ✓

Step 4: 포맷 처리

4K PNG → 저널 요구사항인 300 DPI TIFF로 변환 (GIMP 또는 Photoshop 사용)
벡터 이미지가 필요한 경우: PNG를 Adobe Illustrator로 가져와서 추적(Trace) 기능을 사용하세요.

🎯 효율성 비교: 전통적인 수작업 방식으로 논문 삽화 6장을 그리는 데는 영업일 기준 25일이 소요되지만, Nano Banana Pro와 APIYI를 사용하면 전체 프로세스를 약 24시간 만에 끝낼 수 있고 비용은 1달러도 채 들지 않아요. APIYI(apiyi.com)에서 API Key를 발급받아 이 템플릿을 바로 적용해 보세요. 논문 준비 기간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.

플랫폼 가격 및 API 비교

🎯 선택 가이드: 연구원이나 실험실의 경우, 논문 수정 시 도표를 반복해서 조정해야 하므로 대량 생성 수요가 많습니다. 가장 저렴한 비용으로 대량 작업을 완료하려면 APIYI(apiyi.com)를 통해 접속하는 것을 추천드려요. 이 플랫폼은 구글 네이티브 Gemini 형식을 지원하므로 별도의 변환 없이 이 글의 모든 코드 예제와 직접 호환됩니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

Create a multi-panel scientific figure (2 rows × 3 columns, labeled A-F):
Panel A (top-left): [A 그림 내용 설명]
Panel B (top-center): [B 그림 내용 설명]
Panel C (top-right): [C 그림 내용 설명]
Panel D (bottom-left): [D 그림 내용 설명]
Panel E (bottom-center): [E 그림 내용 설명]
Panel F (bottom-right): [F 그림 내용 설명]
Each panel: white background, bold letter label top-left (A, B, C...),
thin gray border between panels, consistent color scheme.
4K resolution, 16:9 aspect ratio.

요약

Nano Banana Pro를 활용한 과학 연구 작도의 핵심 요점은 다음과 같습니다.

1. 텍스트 정밀도가 최대 강점: 97% 이상의 다국어 정확도를 자랑하며, 단백질 명칭이나 경로 라벨을 정밀하게 렌더링합니다. 이는 다른 어떤 유사 도구보다 뛰어난 점입니다.
2. 5가지 시나리오별 전용 프롬프트 구조: 신호 경로도는 '수직 계단식 흐름' 템플릿을, 실험 프로세스는 '수평 단계 흐름'을, 복합 이미지는 명확한 패널 레이아웃을 사용하세요.
3. 가격은 APIYI 선택: 장당 $0.05(공식 홈페이지 $0.24)로, 논문 삽화를 대량으로 생성할 때 비용을 79%까지 절감할 수 있습니다. 구글 네이티브 형식 호출도 지원합니다.
4. 투고 전 정확성 확인 필수: AI 이미지는 전문적인 세부 사항에서 오류가 발생할 수 있으므로, 반드시 권위 있는 데이터베이스와 대조하여 검증해야 합니다.

APIYI(apiyi.com)를 통해 과학 연구 작도 자동화 워크플로우를 구축해 보세요. 본문의 코드를 템플릿으로 저장해 두고 필요할 때마다 프롬프트만 바꿔서 대량 생성하면 논문 준비 효율을 획기적으로 높일 수 있습니다.

참고 자료

1. Google Gemini API 이미지 생성 문서

   • 링크: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 설명: Nano Banana Pro 공식 파라미터 설명 및 과학 이미지 생성 베스트 프랙티스 포함

2. Google PaperBanana 프레임워크 소개

   • 링크: the-decoder.com/googles-paperbanana-uses-five-ai-agents-to-auto-generate-scientific-diagrams
   • 설명: 학술 삽화 자동 생성을 위한 Google의 멀티 에이전트 프레임워크 기술 세부 사항

3. Nano Banana Pro 생명과학 애플리케이션 평가

   • 링크: intuitionlabs.ai/articles/gemini-nano-banana-pro-life-sciences
   • 설명: 세포 생물학, 분자 생물학 시나리오를 대상으로 한 시스템 성능 평가

4. APIYI 플랫폼 연동 문서

   • 링크: docs.apiyi.com
   • 설명: API Key 획득, Gemini 네이티브 형식 연동 설명 및 가격 상세 정보

작성자: 기술 팀
기술 교류: 댓글창에서 여러분의 과학 연구 작도 결과물을 공유해 주세요. 더 많은 AI 드로잉 팁은 APIYI(apiyi.com) 기술 커뮤니티에서 확인하실 수 있습니다.