Crie 4 tipos de diagramas de metodologia de pesquisa científica com Nano Banana Pro: guia prático completo de diagramas de arquitetura a pipelines de sistema

Nota do autor: Guia passo a passo para usar o Nano Banana Pro na criação de 4 tipos de diagramas de metodologia científica: arquitetura de modelo, fluxograma de algoritmo, framework encoder-decoder e pipeline de sistema. Inclui templates de comandos (prompts) e melhores práticas.

Os diagramas de metodologia (Methodology Diagrams) em artigos científicos são a primeira porta de entrada para revisores e leitores entenderem seu método de pesquisa — um diagrama de arquitetura claro costuma ser muito mais convincente do que uma página inteira de texto. No entanto, criar manualmente um diagrama de metodologia com qualidade de publicação geralmente exige de 4 a 8 horas de design. A capacidade de ilustração científica do Nano Banana Pro está mudando essa realidade — como o mecanismo de renderização principal do framework PaperBanana, ele consegue transformar descrições de texto com precisão em diagramas de metodologia profissionais, completos com formas, conectores e ícones científicos.

Valor Central: Ao terminar este artigo, você dominará os templates de comandos (prompts) completos para criar 4 tipos de diagramas de metodologia usando o Nano Banana Pro, um fluxo de trabalho de 3 estágios e 7 dicas práticas fundamentais, aumentando significativamente a eficiência na criação de ilustrações para seus artigos.

Principais pontos da criação de gráficos científicos com Nano Banana Pro

Por que o Nano Banana Pro é ideal para diagramas de metodologia

Diagramas de metodologia são o cenário de maior vantagem do framework PaperBanana. Diferente de gráficos estatísticos, os diagramas de metodologia não envolvem valores precisos, mas sim a expressão de relações lógicas entre componentes, fluxo de dados e camadas espaciais — o que é exatamente o ponto forte da criação científica do Nano Banana Pro. Nas avaliações do PaperBanana, seu agente Visualizer, utilizando a renderização do Nano Banana Pro para diagramas de metodologia, obteve uma taxa de vitória de 72,7% em testes cegos com 292 casos de uso do NeurIPS 2025.

Especificamente, o Nano Banana Pro se destaca nos seguintes aspectos: geração de formas geométricas precisas e retângulos arredondados, renderização de setas e conectores nítidos, ortografia e posicionamento corretos de rótulos de componentes, e uso de esquemas de cores acadêmicos harmoniosos. Essas capacidades permitem gerar arquiteturas de modelo, fluxos de algoritmos, frameworks codificador-decodificador e diagramas de pipeline de sistema que atendem aos padrões das principais conferências.

Detalhes das 4 Metodologias de Criação de Diagramas Científicos com Nano Banana Pro

Tipo 1: Diagrama de Arquitetura de Modelo (Model Architecture)

O diagrama de arquitetura de modelo é o tipo mais comum de ilustração de metodologia em artigos de deep learning. Ele precisa mostrar o empilhamento das camadas da rede, o processo de transformação de características e os módulos principais. O Nano Banana Pro é excelente em renderizar representações visuais de arquiteturas clássicas como Transformer, CNN e GAN.

Template de Comando (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.

Dicas fundamentais:

• Use "left-to-right flow" (fluxo da esquerda para a direita) ou "top-to-bottom flow" (fluxo de cima para baixo) para especificar claramente a direção dos dados.
• Use "rounded rectangles" (retângulos arredondados) e "flat rectangles" (retângulos planos) para distinguir diferentes tipos de camadas da rede.
• Use identificadores curtos para os rótulos (como "MHA", "FFN", "LN") para evitar que textos longos baguncem o layout.
• Especifique "no decorative elements" (sem elementos decorativos) para evitar que a IA adicione enfeites desnecessários.

Tipo 2: Fluxograma de Algoritmo (Algorithm Flow)

Um fluxograma de algoritmo precisa expressar a ordem de execução de múltiplas etapas, ramificações condicionais e estruturas de repetição. O agente Planner do PaperBanana desconstrói a descrição do algoritmo em um esquema de layout visual estruturado — incluindo tipos de elementos, relações espaciais e formas de conexão — e então o entrega ao Nano Banana Pro para uma renderização precisa.

Template de Comando (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 Estrutura Codificador-Decodificador (Encoder-Decoder)

O codificador-decodificador é o paradigma central dos modelos sequence-to-sequence. O Nano Banana Pro consegue renderizar com precisão relações complexas, como a transferência de informação entre codificador e decodificador, conexões de atenção e skip connections.

Template de Comando (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 de Sistema (System Pipeline)

O diagrama de pipeline de sistema mostra o fluxo de processamento de dados em sistemas multimodulares e a colaboração entre esses módulos. Este é um tipo indispensável de diagrama de metodologia para artigos sobre sistemas de múltiplos estágios.

Template de Comando (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.

🎯 Sugestão Técnica: Os 4 templates de comando acima podem ser usados diretamente chamando a API do Nano Banana Pro via APIYI (apiyi.com). A plataforma suporta o formato compatível com OpenAI, e cada diagrama de metodologia científica custa apenas $0,05 — cerca de 80% de desconto em relação ao preço oficial do Google. Recomendamos usar a ferramenta online Image.apiyi.com para validações rápidas sem necessidade de código.

Fluxo de Trabalho em 3 Etapas para Diagramas Científicos Nano Banana Pro

Embora gerar um diagrama de metodologia com um único comando seja conveniente, muitas vezes são necessárias várias tentativas para obter um resultado satisfatório. A melhor prática do setor é adotar um fluxo de trabalho em 3 etapas, que é uma versão simplificada da lógica de colaboração Planner → Visualizer → Critic do framework PaperBanana.

Etapa 1: Architect (Planejamento da Estrutura)

Antes de começar a gerar, defina claramente a estrutura do diagrama com palavras:

• Lista de Componentes: Liste todos os módulos e elementos que devem aparecer.
• Relações Espaciais: Defina a posição relativa entre os componentes (cima/baixo, esquerda/direita, aninhamento).
• Relações de Conexão: Especifique a direção das setas, linhas contínuas ou tracejadas e skip connections.
• Hierarquia Visual: Quais são os componentes principais (tamanho maior, cores fortes) e quais são os elementos auxiliares (tamanho menor, cores claras).

Esta etapa corresponde ao agente Planner do PaperBanana — ele transforma o texto da metodologia do artigo em uma descrição estruturada contendo relações espaciais, layout de componentes e hierarquia visual.

Etapa 2: Render (Renderização da Imagem)

Transforme a descrição estruturada em um comando para o Nano Banana Pro. As restrições fundamentais incluem:

• Restrições de Formato: Especifique a proporção (3:2 é ideal para artigos de duas colunas) e a direção do layout.
• Restrições de Estilo: "flat vector, academic, clean lines".
• Restrições de Texto: Use rótulos curtos, evite frases longas.
• Restrições de Cor: Limite a 3-4 cores principais. Sugestão: "blue: primary, orange: accent, gray: secondary".

Etapa 3: Edit (Refinamento de Detalhes)

O Nano Banana Pro gera imagens rasterizadas (bitmap). Para a publicação final, é necessário fazer um refinamento:

• Substitua todos os rótulos de texto em um software vetorial (garantindo que a fonte e o tamanho atendam aos requisitos do periódico).
• Verifique se a direção das setas e as linhas de conexão estão precisas.
• Valide a legibilidade em tons de cinza (garantindo que continue claro na impressão em preto e branco).
• Padronize a espessura das linhas (recomenda-se manter a consistência entre os painéis).
• Exporte em formatos PDF/EPS/TIFF com mais de 300 dpi.

Guia rápido de criação de diagramas científicos com o Nano Banana Pro

Exemplo minimalista: Gerando um diagrama de metodologia da arquitetura Transformer

Aqui está a forma mais simples de chamada para gerar um diagrama de metodologia de arquitetura de modelo via 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])

💰 Otimização de custos: Ao chamar a API de criação de diagramas científicos do Nano Banana Pro via APIYI (apiyi.com), cada diagrama de metodologia custa apenas $0.05, uma economia de quase 80% em relação ao preço oficial de $0.234 do Google. Um artigo científico geralmente contém de 3 a 5 diagramas; usando um fluxo de trabalho de 3 estágios para gerar de 3 a 5 versões candidatas para cada um, o custo total fica abaixo de $1. A ferramenta online Image.apiyi.com permite criar imagens sem código, ideal para validar rapidamente o efeito dos comandos (prompts).

7 práticas essenciais para criação de diagramas científicos com o Nano Banana Pro

Com base nos dados de avaliação do PaperBanana e nas melhores práticas da comunidade, estas 7 dicas podem melhorar significativamente a qualidade dos seus diagramas de metodologia científica no Nano Banana Pro:

Dica 1: Use Schema Prompts em vez de descrições narrativas

A criação de diagramas no Nano Banana Pro responde muito melhor a entradas estruturadas do que a narrações em linguagem natural. Organize seu comando no formato de "Lista de componentes + Relações espaciais + Restrições de estilo" (Schema), em vez de um parágrafo descritivo.

Dica 2: Limite as cores a no máximo 3 ou 4

O profissionalismo de uma ilustração acadêmica vem de uma paleta contida. Recomenda-se o uso de esquemas de cores do ColorBrewer, evitando combinações de vermelho e verde (que não são amigáveis para daltônicos). Combinação sugerida: Azul (cor principal) + Laranja (ênfase) + Cinza (fundo/auxiliar).

Dica 3: Use identificadores curtos nas legendas

Embora a capacidade de renderização de texto do Nano Banana Pro seja excelente, legendas longas podem poluir o layout. Use siglas como "MHA", "FFN" ou "BN", e explique os nomes completos na legenda (caption) do artigo.

Dica 4: Gere apenas um painel por vez

Se o seu diagrama de metodologia contiver vários painéis (como Figura 1a/1b/1c), gere cada um separadamente e depois os monte manualmente, em vez de pedir um layout multipainel de uma só vez. A qualidade e a controlabilidade da geração de painel único são significativamente maiores.

Dica 5: Especifique direções de layout claras

Instruções explícitas como "left-to-right flow" (fluxo da esquerda para a direita), "top-to-bottom" (de cima para baixo) ou "symmetric U-shape" (formato em U simétrico) são muito mais eficazes do que pedir apenas um "layout claro". A direção do layout deve ser consistente com o fluxo de dados.

Dica 6: Gere múltiplas versões para comparar

Aproveite o baixo custo do Nano Banana Pro para gerar de 3 a 5 versões candidatas para cada diagrama. Haverá variações de layout, cores e posição das legendas entre as versões; escolha a que melhor se adapta ao seu trabalho.

Dica 7: Inclua uma declaração de assistência por IA no artigo

Cada vez mais periódicos de alto impacto exigem a divulgação do uso de ferramentas de IA. Sugere-se incluir na legenda da figura ou na seção de metodologia: "Schematic generated with Nano-Banana-Pro and edited in [Nome do Software]". Certifique-se de consultar a política de IA do periódico de destino antes da submissão.

🎯 Sugestão prática: Combinando essas 7 dicas, você pode criar um diagrama de metodologia de nível de publicação em menos de 30 minutos com o Nano Banana Pro. Ao utilizar a plataforma APIYI (apiyi.com) para chamadas de API, o custo para gerar versões candidatas em lote é extremamente baixo, apenas $0.05 por imagem.

Princípios de Colaboração Planner-Visualizer do PaperBanana

Entender como os agentes Planner e Visualizer colaboram no framework PaperBanana ajudará você a escrever comandos (prompts) de maior qualidade para o Nano Banana Pro em ilustrações científicas.

Como o agente Planner planeja o diagrama da metodologia

O agente Planner do PaperBanana, ao receber o texto da metodologia de um artigo, gera uma "Especificação de Cena" (Scene Specification) estruturada, que contém 3 dimensões principais:

• Dimensão de Componentes: Lista todos os elementos visuais e seus tipos (retângulos, círculos, losangos, setas, etc.).
• Dimensão Espacial: Define a posição relativa e o alinhamento entre os elementos.
• Dimensão de Hierarquia: Marca o peso visual (módulos principais usam tamanhos maiores + cores escuras; elementos auxiliares usam tamanhos menores + cores claras).

Como o agente Visualizer renderiza

O agente Visualizer envia a especificação de cena do Planner para o modelo Nano Banana Pro, disparando a renderização precisa. As principais vantagens do Nano Banana Pro em ilustrações científicas são:

• Precisão de Formas: Bordas nítidas em formas geométricas como retângulos, retângulos arredondados, losangos e círculos.
• Qualidade dos Conectores: Direção correta das setas, alinhamento dos pontos finais das linhas de conexão e distinção clara entre linhas contínuas e tracejadas.
• Reconhecimento de Ícones: Capaz de gerar ícones científicos comuns (cilindros de banco de dados, ícones de nuvem, ícones de GPU, etc.).
• Posicionamento de Texto: Rótulos centralizados, tamanho de fonte apropriado e sem sobreposição de outros elementos.

Ao escrever um comando (prompt), você pode simular o formato de saída do agente Planner — primeiro listando os componentes, depois definindo o espaço e, por fim, marcando a hierarquia. Essa estrutura de comando permite que o Nano Banana Pro produza diagramas de metodologia muito mais precisos.

Perguntas Frequentes

Resumo

Os pontos centrais da metodologia Nano Banana Pro para criação de figuras metodológicas em pesquisas científicas:

1. Cobertura total de 4 tipos de figuras: Diagramas de arquitetura de modelo, fluxogramas de algoritmos, diagramas de framework codificador-decodificador e diagramas de pipeline de sistema, atendendo às principais demandas de ilustração de artigos de IA.
2. Fluxo de trabalho em 3 estágios: Architect (Planejar estrutura) → Render (Renderizar imagem) → Edit (Refinar detalhes), proporcionando um salto de qualidade significativo em comparação a um único comando (prompt).
3. Colaboração Planner-Visualizer: Compreensão da lógica de colaboração entre planejamento e renderização do PaperBanana, utilizando o Schema Prompt para simular o formato de saída do Planner.
4. 7 práticas fundamentais: Schema Prompt, limitação de cores, rótulos curtos, painel único, layout claro, múltiplas versões e declaração de uso de IA.

O Nano Banana Pro está fazendo com que a criação de figuras metodológicas para artigos científicos salte do patamar de "horas" para "minutos". Embora a publicação final ainda exija um refino manual de detalhes cruciais, a IA já assumiu o trabalho de design inicial mais demorado.

Recomendamos utilizar o APIYI (apiyi.com) para experimentar rapidamente a capacidade de ilustração científica do Nano Banana Pro, onde cada figura metodológica custa apenas $0.05. Você também pode usar a ferramenta online Image.apiyi.com para validar o efeito do seu comando sem precisar de código; a plataforma oferece créditos gratuitos e interface compatível com OpenAI.

📚 Referências

⚠️ Nota sobre o formato dos links: Todos os links externos utilizam o formato Nome da fonte: domain.com para facilitar a cópia, mas não são clicáveis, evitando a perda de autoridade de SEO.

1. Página do Projeto PaperBanana: Página oficial de lançamento, incluindo o artigo e demonstração (Demo)

   • Link: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • Descrição: Conheça a arquitetura de 5 agentes do framework PaperBanana e os resultados da avaliação.

2. Artigo PaperBanana: Texto completo no repositório de pré-publicação arXiv

   • Link: arxiv.org/abs/2601.23265
   • Descrição: Entenda a fundo os princípios de colaboração Planner-Visualizer e os dados de avaliação de 292 casos de teste.

3. Guia de Ilustração Acadêmica Nano Banana Pro: Práticas profissionais de criação de figuras científicas

   • Link: z-image.ai/blog/nano-banana-pro-guide-for-academic-figures
   • Descrição: Sugestões detalhadas sobre o fluxo de trabalho em 3 estágios, esquemas de cores e configurações de resolução.

4. Documentação Oficial do Nano Banana Pro: Apresentação do modelo do Google DeepMind

   • Link: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • Descrição: Informações sobre as especificações técnicas do modelo, resoluções suportadas e parâmetros da API.

5. Geração Online Nano Banana Pro no APIYI: Ferramenta de ilustração científica sem código (no-code)

   • Link: Image.apiyi.com
   • Descrição: Gere figuras metodológicas científicas apenas colando o seu comando, sem necessidade de programação.

Autor: Equipe APIYI
Troca de Conhecimento: Sinta-se à vontade para compartilhar seus modelos de comando para figuras metodológicas na seção de comentários. Para mais informações sobre modelos de IA, visite a comunidade técnica APIYI em apiyi.com.