用 Nano Banana Pro 制作 4 类科研方法论图：从架构图到系统管线的完整实操指南

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。

Nano Banana Pro 科研制图核心要点

Nano Banana Pro 科研制图为何适合方法论图

方法论图是 PaperBanana 框架的核心优势场景。与统计图表不同，方法论图不涉及精确数值，而是需要表达组件之间的逻辑关系、数据流向和空间层次——这恰好是 Nano Banana Pro 科研制图的强项。在 PaperBanana 的评测中，其 Visualizer 智能体基于 Nano Banana Pro 渲染的方法论图，在 292 个 NeurIPS 2025 测试用例中取得了 72.7% 的盲评胜率。

具体而言，Nano Banana Pro 科研制图在以下方面表现突出：生成精确的几何形状和圆角矩形、渲染清晰的箭头和连接线、正确拼写和放置组件标签、使用和谐的学术配色方案。这些能力使其能够生成符合顶级会议标准的模型架构、算法流程、编码-解码器框架和系统管线图。

Nano Banana Pro 科研制图 4 类方法论图详解

第 1 类：模型架构图（Model Architecture）

模型架构图是深度学习论文中最常见的方法论图类型，需要展示网络层的堆叠方式、特征变换过程和关键模块。Nano Banana Pro 科研制图擅长渲染 Transformer、CNN、GAN 等经典架构的视觉化表达。

Prompt 模板：

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.

关键技巧：

• 使用「left-to-right flow」或「top-to-bottom flow」明确指定数据流向
• 用「rounded rectangles」和「flat rectangles」区分不同类型的网络层
• 标签使用短标识符（如 "MHA"、"FFN"、"LN"），避免长文本导致排版混乱
• 指定「no decorative elements」避免 AI 添加不必要的装饰

第 2 类：算法流程图（Algorithm Flow）

算法流程图需要表达多步骤的执行顺序、条件分支和循环结构。PaperBanana 的 Planner 智能体会将算法描述解构为结构化的视觉布局方案，包括元素类型、空间关系和连接方式，然后交由 Nano Banana Pro 科研制图精准渲染。

Prompt 模板：

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.

第 3 类：编码器-解码器框架图（Encoder-Decoder）

编码器-解码器是序列到序列模型的核心范式。Nano Banana Pro 科研制图能够精准渲染编码-解码器之间的信息传递、注意力连接和跳跃连接等复杂关系。

Prompt 模板：

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.

第 4 类：系统管线图（System Pipeline）

系统管线图展示多模块系统的数据处理流程和模块间的协作关系。这是多阶段系统论文中不可或缺的方法论图类型。

Prompt 模板：

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.

🎯 技术建议: 以上 4 类 Prompt 模板可以直接通过 API易 apiyi.com 调用 Nano Banana Pro API 使用。平台支持 OpenAI 兼容格式，每张科研方法论图仅需 $0.05，低至 Google 官方定价的 2 折。推荐使用在线工具 Image.apiyi.com 进行零代码快速验证。

Nano Banana Pro 科研制图 3 阶段工作流

直接用单条 Prompt 生成方法论图虽然便捷，但往往需要多次重试才能获得满意结果。业界最佳实践是采用 3 阶段工作流，这也是 PaperBanana 框架 Planner → Visualizer → Critic 协作逻辑的简化版本。

阶段一：Architect（规划结构）

在动手生成之前，先用文字明确定义方法论图的结构：

• 组件清单: 列出所有需要出现的模块和元素
• 空间关系: 定义组件之间的相对位置（上下、左右、嵌套）
• 连接关系: 明确箭头方向、实线虚线、跳跃连接
• 视觉层级: 哪些是主要组件（大尺寸、深色），哪些是辅助元素（小尺寸、浅色）

这一步对应 PaperBanana 的 Planner 智能体——它将论文方法论文本转化为包含空间关系、组件布局和视觉层级的结构化描述。

阶段二：Render（渲染图像）

将结构化描述转化为 Nano Banana Pro 科研制图的 Prompt，关键约束包括：

• 版式约束: 指定宽高比（3:2 适合双栏论文）、布局方向
• 风格约束: 「flat vector, academic, clean lines」
• 文本约束: 使用短标签，避免长句
• 颜色约束: 限制 3-4 种主色，建议「blue: primary, orange: accent, gray: secondary」

阶段三：Edit（精修细节）

Nano Banana Pro 科研制图生成的是栅格图像，对于最终发表需要进行精修：

• 在矢量软件中替换所有文本标签（确保字体和字号符合期刊要求）
• 检查箭头方向和连接线是否准确
• 验证灰度可读性（确保黑白打印时仍清晰）
• 统一线宽（建议跨面板保持一致）
• 导出为 300+ dpi 的 PDF/EPS/TIFF 格式

Nano Banana Pro 科研制图快速上手

极简示例：生成 Transformer 架构方法论图

以下是最简单的调用方式，通过 API 生成一张模型架构方法论图：

import openai

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

    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])

💰 成本优化: 通过 API易 apiyi.com 调用 Nano Banana Pro 科研制图 API，每张方法论图仅需 $0.05，相比 Google 官方 $0.234 定价节省近 80%。一篇论文通常包含 3-5 张方法论图，使用 3 阶段工作流每张生成 3-5 个候选版本，总成本不到 $1。在线工具 Image.apiyi.com 支持零代码出图，适合快速验证 Prompt 效果。

Nano Banana Pro 科研制图 7 条关键实践

基于 PaperBanana 评测数据和社区最佳实践，以下 7 条技巧能显著提升 Nano Banana Pro 科研方法论图的质量：

技巧 1：使用 Schema Prompt 而非叙述性描述

Nano Banana Pro 科研制图对结构化输入的响应远优于自然语言叙述。将 Prompt 组织为「组件清单 + 空间关系 + 风格约束」的 Schema 格式，而非一段描述性文字。

技巧 2：限制配色在 3-4 种以内

学术配图的专业感来源于克制的配色。推荐使用 ColorBrewer 配色方案，避免红绿搭配（色盲不友好）。建议的组合：蓝色（主色）+ 橙色（强调）+ 灰色（背景/辅助）。

技巧 3：标签使用短标识符

Nano Banana Pro 的文本渲染能力虽然优秀，但长标签容易导致排版拥挤。使用「MHA」「FFN」「BN」等缩写标识符，完整名称在论文 caption 中补充说明。

技巧 4：每次只生成一个面板

如果方法论图包含多个面板（如 Figure 1a/1b/1c），分别生成后再手动组装，而非要求一次性生成多面板布局。单面板生成的质量和可控性显著更高。

技巧 5：指定明确的布局方向

「left-to-right flow」「top-to-bottom」「symmetric U-shape」等明确指令比「清晰的布局」更有效。布局方向应与数据流向一致。

技巧 6：对比生成多个版本

利用 Nano Banana Pro 科研制图的低成本优势，为每张方法论图生成 3-5 个候选版本。不同版本之间的布局、配色和标签位置会有差异，从中筛选最优方案。

技巧 7：论文中标注 AI 辅助声明

越来越多的顶级期刊要求披露 AI 工具使用情况。建议在 Figure Caption 或方法部分注明：「Schematic generated with Nano-Banana-Pro and edited in [软件名称]」。提交前务必查阅目标期刊的 AI 使用政策。

🎯 实践建议: 将上述 7 条技巧组合使用，可以在 30 分钟内通过 Nano Banana Pro 科研制图完成一张发表级方法论图。通过 API易 apiyi.com 平台调用 API，批量生成候选版本的成本极低，每张仅 $0.05。

PaperBanana Planner-Visualizer 协作原理

理解 PaperBanana 框架中 Planner 和 Visualizer 两个智能体的协作方式，有助于你编写更高质量的 Nano Banana Pro 科研制图 Prompt。

Planner 智能体如何规划方法论图

PaperBanana 的 Planner 智能体接收论文方法论文本后，会生成一份结构化的「场景规格书」（Scene Specification），包含 3 个核心维度：

• 组件维度: 列出所有视觉元素及其类型（矩形、圆形、菱形、箭头等）
• 空间维度: 定义元素之间的相对位置和对齐方式
• 层级维度: 标注视觉权重（主要模块用大尺寸+深色，辅助元素用小尺寸+浅色）

Visualizer 智能体如何渲染

Visualizer 智能体将 Planner 的场景规格书传入 Nano Banana Pro 模型，触发精准渲染。Nano Banana Pro 科研制图的核心优势在于：

• 形状精度: 矩形、圆角矩形、菱形、圆形等几何形状边缘清晰
• 连接器质量: 箭头方向正确、连接线端点对齐、虚实线区分清晰
• 图标识别: 能生成常见的科研图标（数据库圆柱体、云端图标、GPU 图标等）
• 文本放置: 标签居中对齐、字体大小适当、不遮挡其他元素

你在编写 Prompt 时，可以模拟 Planner 智能体的输出格式——先列组件、再定空间、最后标层级。这种结构化的 Prompt 能让 Nano Banana Pro 科研制图产出更精准的方法论图。

常见问题

总结

Nano Banana Pro 科研制图制作方法论图的核心要点：

1. 4 类方法论图全覆盖: 模型架构图、算法流程图、编码器-解码器框架图、系统管线图，覆盖 AI 论文的主流配图需求
2. 3 阶段工作流: Architect 规划结构 → Render 渲染图像 → Edit 精修细节，比单次 Prompt 质量提升显著
3. Planner-Visualizer 协作: 理解 PaperBanana 的规划-渲染协作逻辑，用 Schema Prompt 模拟 Planner 输出格式
4. 7 条关键实践: Schema Prompt、限色、短标签、单面板、明确布局、多版本、AI 声明

Nano Banana Pro 科研制图正在让论文方法论图的制作从「小时级」跃升到「分钟级」。虽然最终发表仍需人工精修关键细节，但 AI 已经承担了最耗时的初始设计工作。

推荐通过 API易 apiyi.com 快速体验 Nano Banana Pro 科研制图能力，每张方法论图仅 $0.05。也可使用在线工具 Image.apiyi.com 零代码验证 Prompt 效果，平台提供免费额度和 OpenAI 兼容接口。

📚 参考资料

⚠️ 链接格式说明: 所有外链使用 资料名: domain.com 格式，方便复制但不可点击跳转，避免 SEO 权重流失。

1. PaperBanana 项目主页: 官方发布页面，包含论文和 Demo

   • 链接: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • 说明: 了解 PaperBanana 框架的 5 智能体架构和评测结果

2. PaperBanana 论文: arXiv 预印本全文

   • 链接: arxiv.org/abs/2601.23265
   • 说明: 深入理解 Planner-Visualizer 协作原理和 292 测试用例评测数据

3. Nano Banana Pro 学术配图指南: 专业级科研制图实践

   • 链接: z-image.ai/blog/nano-banana-pro-guide-for-academic-figures
   • 说明: 3 阶段工作流、配色方案和分辨率设置的详细建议

4. Nano Banana Pro 官方文档: Google DeepMind 模型介绍

   • 链接: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • 说明: 了解模型技术规格、支持的分辨率和 API 参数

5. API易 Nano Banana Pro 在线出图: 零代码科研制图工具

   • 链接: Image.apiyi.com
   • 说明: 无需编写代码，粘贴 Prompt 即可生成科研方法论图

作者: APIYI Team
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