Создание научных схем механизмов с помощью Nano Banana Pro: практические промпты для 5 типов сценариев + методы вызова API

От автора: Подробное руководство по созданию научных схем механизмов, путей, процессов и других академических иллюстраций с помощью Nano Banana Pro. Внутри — готовые шаблоны промптов и код для вызова API. Через платформу APIYI генерация обойдется всего в $0.05 за изображение.

Раньше, чтобы подготовить качественную иллюстрацию для статьи в SCI, приходилось днями искать дизайнера или вручную собирать элементы в BioRender. Теперь Nano Banana Pro может создавать научные схемы с точными аннотациями напрямую по текстовому описанию. Точность рендеринга текста достигает 97%+: названия белков, метки путей и двуязычные комментарии отображаются корректно, без привычных для ИИ «галлюцинаций» в буквах.

Главная ценность: после прочтения этой статьи вы получите готовые шаблоны промптов для 5 типов научных иллюстраций и полный код для массовой генерации через APIYI по цене $0.05 за картинку.

Ключевые возможности Nano Banana Pro для научной графики

Почему Nano Banana Pro — лучший выбор для научных иллюстраций?

Научные графики предъявляют к AI-инструментам крайне высокие требования: важна не только эстетика, но и точность текстовых пометок, корректность терминологии и четкая иерархия информации. Именно в этом заключается решающее преимущество Nano Banana Pro перед другими инструментами.

Сравним с аналогами: DALL-E 3 неплохо справляется с реализмом анатомических структур, но часто ошибается в тексте при создании сложных схем с множеством аннотаций. Midjourney силен в художественных стилях, но его возможности в плане точных подписей слабы. Adobe Firefly больше ориентирован на коммерческий дизайн. На данный момент Nano Banana Pro — единственная модель, которая одновременно демонстрирует высокий уровень рендеринга научного текста и понимания специализированных знаний.

Google также представила фреймворк PaperBanana на базе этой же модели. Он разработан специально для автоматической генерации академических иллюстраций на основе описания методологии. Фреймворк прошел систематическое тестирование на 584 образцах для NeurIPS 2025, что подтверждает его стратегическую значимость для академической среды.

5 типов сценариев для научных иллюстраций и шаблоны промптов

Сценарий 1: Схема сигнальных путей клетки

Область применения: статьи по клеточной и молекулярной биологии, демонстрация сигнальных каскадов и путей фосфорилирования белков.

Шаблон промпта:

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

Упрощенная версия промпта (на китайском):

绘制 MAPK/ERK 信号通路机制图，学术论文插图风格，白色背景。
从上到下纵向排列：细胞膜（含 EGFR 受体）→ RAS → RAF → MEK → ERK → 细胞核（ELK1）。
每个蛋白质用圆角矩形表示，标注清晰，激活箭头实线，抑制箭头虚线。
蓝色膜蛋白，绿色胞质激酶，红色核转录因子。4K 分辨率，3:4 比例。

💡 Совет: Для схем молекулярных путей рекомендуем четко указывать названия белков для каждого узла в промпте — Nano Banana Pro корректно отображает профессиональную терминологию. При вызове через APIYI (apiyi.com) каждая 4K-схема обойдется всего в $0.05, что делает создание множества вариантов путей крайне выгодным.

Сценарий 2: Схема экспериментального процесса (Experimental Workflow)

Область применения: разделы «Методология», демонстрация этапов эксперимента, процесса обработки образцов или последовательности работы с оборудованием.

Шаблон промпта:

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

Сценарий 3: Структурная иллюстрация в клеточной биологии

Область применения: учебные материалы, обзорные статьи, демонстрация структуры органелл, анатомии тканей или субклеточной локализации.

Шаблон промпта:

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

Ключевой прием: При описании клеточных структур используйте вид в разрезе (cross-section view), чтобы лучше показать внутреннее устройство. Добавление двуязычных подписей (bilingual caption) позволит использовать изображение напрямую для публикаций в международных и локальных журналах.

Сценарий 4: Инфографика для визуализации данных

Область применения: презентация результатов, графические абстракты (Graphical Abstracts), превращение сложных взаимосвязей данных в наглядные визуальные диаграммы.

Шаблон промпта:

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

Сценарий 5: Двуязычный научный постер

Область применения: научные конференции, презентации исследований, где требуется профессиональный постер с контентом на двух языках.

Шаблон промпта:

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 / 研究背景" - 3 bullet points each language
  Middle: Central mechanism diagram (simplified PD-1/PD-L1 pathway)
  Right: "Results / 研究结果" - 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)

Быстрый старт с API для научных иллюстраций Nano Banana Pro

Подготовка окружения

pip install google-generativeai pillow

Простой пример вызова (генерация одной схемы)

import google.generativeai as genai
import base64

# 通过 APIYI 调用，价格 $0.05/张（官网 $0.24）
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("机制图已生成：mapk_pathway.png")

🚀 Быстрый старт: Зарегистрируйтесь на APIYI (apiyi.com), получите API Key, скопируйте код выше и замените YOUR_APIYI_KEY, чтобы запустить его. Платформа предоставляет бесплатный тестовый баланс, так что вы сможете создать свою первую научную иллюстрацию уже через 5 минут.

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

# 初始化客户端 - APIYI apiyi.com，$0.05/张
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]:
    """
    生成科研图表

    Args:
        prompt: 图表描述（英文效果更佳）
        output_filename: 输出文件名（.png）
        resolution: 1K / 2K / 4K
        aspect_ratio: 16:9 / 4:3 / 3:4 / 1:1
        max_retries: 失败重试次数

    Returns:
        成功返回文件路径，失败返回 None
    """
    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"  尝试 {attempt + 1}/{max_retries} 失败: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(5)
    return None


# 预定义科研图表任务列表
FIGURE_TASKS = [
    {
        "name": "MAPK信号通路图",
        "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实验流程图",
        "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": "线粒体结构图",
        "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, Chinese translation in parentheses.
        Title: "Mitochondrial Structure and Function / 线粒体结构与功能".
        4K, 4:3 ratio.
        """
    },
]


def batch_generate_figures(tasks: list, output_dir: str = "figures") -> dict:
    """批量生成科研图表"""
    results = {"success": [], "failed": []}
    total = len(tasks)

    print(f"\n开始批量生成 {total} 张科研图表...")
    print(f"平台: APIYI apiyi.com | 单价: $0.05/张 | 预计总成本: ${total * 0.05:.2f}\n")

    for i, task in enumerate(tasks, 1):
        print(f"[{i}/{total}] 正在生成: {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"  ✓ 完成: {path}")
        else:
            results["failed"].append(task["name"])
            print(f"  ✗ 失败: {task['name']}")
        # 避免触发速率限制
        if i < total:
            time.sleep(2)

    print(f"\n生成完毕: 成功 {len(results['success'])} 张，失败 {len(results['failed'])} 张")
    print(f"实际成本: ${len(results['success']) * 0.05:.2f}")
    return results


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

💰 Сравнение стоимости: Генерация 20 научных иллюстраций (полный набор для статьи) через официальные каналы Google обойдется в $4.80, в то время как через APIYI (apiyi.com) — всего в $1.00. Экономия составляет 79%. Для научной работы, требующей частых правок и итераций, такое преимущество в стоимости становится решающим.

Продвинутые техники составления промптов для научных иллюстраций

Формула структуры промпта

Качественный промпт для научной графики = Определение темы + Стиль и спецификации + Список элементов + Требования к подписям + Параметры разрешения

Типичные ошибки и способы их исправления

Проблема 1: Хаотичное расположение текстовых меток

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

Проблема 2: Путаница в направлении процессов

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

Проблема 3: Недостаточная контрастность цветов

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

Рекомендации по разрешению и соотношению сторон для разных дисциплин

Соотношение сторон научной иллюстрации напрямую влияет на верстку. Ниже приведены рекомендуемые параметры в зависимости от сценария публикации:

От промпта до публикации: полный рабочий процесс подготовки иллюстраций

Рассмотрим полный процесс на примере статьи по клеточной биологии:

Шаг 1: Планирование структуры графики (без затрат на API)

Определяем типы и количество необходимых иллюстраций:
- Figure 1: Схема механизма модели (сигнальный путь) → 3:4 вертикальная
- Figure 2: Блок-схема дизайна эксперимента → 16:9 горизонтальная
- Figure 3A-C: Многопанельный график результатов → 16:9, макет 2×3
- Supplementary: Схемы строения клетки × 2 → 4:3
Итого 6 изображений, общая стоимость в APIYI: $0.30

Шаг 2: Поэтапная генерация и итерации (по $0.05 за раз)

# Генерация → Проверка → Правка промпта → Повторная генерация
# Типичное количество итераций: 2-3 на одно изображение,
# итоговая стоимость одной картинки: $0.10-0.15

Шаг 3: Проверка точности (обязательный этап)

Сверка с базами данных KEGG / UniProt / Reactome:
- Написание названий белков ✓
- Направление путей и значение стрелок ✓
- Корректность взаимодействий ✓

Шаг 4: Обработка форматов

4K PNG → TIFF 300 DPI по требованию журнала (конвертация в GIMP или Photoshop)
Если нужна векторная графика: импорт PNG в Adobe Illustrator для трассировки

🎯 Сравнение эффективности: Традиционная ручная отрисовка набора из 6 иллюстраций для статьи занимает 2–5 рабочих дней. С использованием Nano Banana Pro + APIYI весь процесс занимает около 2–4 часов, а затраты составляют менее $1. Рекомендуем получить API Key через APIYI (apiyi.com) и использовать шаблоны из этой статьи, чтобы существенно сократить цикл подготовки публикации.

Сравнение цен платформ и API

🎯 Совет по выбору: Для исследователей и сотрудников лабораторий правка статей часто требует многократной корректировки графиков, поэтому потребность в массовой генерации очень велика. Рекомендуем подключаться через APIYI (apiyi.com), чтобы выполнять пакетную генерацию с минимальными затратами. Платформа поддерживает нативный формат Google Gemini, не требует конвертации и полностью совместима со всеми примерами кода в этой статье.

Часто задаваемые вопросы

Create a multi-panel scientific figure (2 rows × 3 columns, labeled A-F):
Panel A (top-left): [описание контента панели A]
Panel B (top-center): [описание контента панели B]
Panel C (top-right): [описание контента панели C]
Panel D (bottom-left): [описание контента панели D]
Panel E (bottom-center): [описание контента панели E]
Panel F (bottom-right): [описание контента панели F]
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.

Итоги

Основные правила научной визуализации в Nano Banana Pro:

1. Точность текста — главный козырь: Точность рендеринга многоязычного текста составляет 97%+. Названия белков и метки путей прорисовываются четко, что выделяет этот инструмент среди аналогов.
2. Используйте шаблоны для разных сценариев: Для схем сигнальных путей — «вертикальный каскад», для протоколов экспериментов — «горизонтальный поток», для сложных рисунков — четкая разметка панелей.
3. Экономьте с APIYI: Цена $0.05 за изображение (против $0.24 на официальном сайте). Стоимость подготовки иллюстраций для статьи снижается на 79%. Поддерживается прямой вызов в нативном формате Google.
4. Проверка перед публикацией обязательна: ИИ может ошибаться в специфических научных деталях. Всегда сверяйте результат с профессиональными базами данных.

Рекомендуем настроить автоматизированный рабочий процесс через APIYI (apiyi.com). Сохраните коды из этой статьи как шаблоны и просто меняйте промпты для пакетной генерации — это в разы ускорит подготовку ваших научных работ.

Справочные материалы

1. Документация по генерации изображений Google Gemini API

   • Ссылка: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • Описание: Официальное описание параметров Nano Banana Pro, включая лучшие практики создания научных изображений.

2. Обзор фреймворка Google PaperBanana

   • Ссылка: the-decoder.com/googles-paperbanana-uses-five-ai-agents-to-auto-generate-scientific-diagrams
   • Описание: Технические подробности мультиагентного фреймворка Google для автоматической генерации академических иллюстраций.

3. Обзор применения Nano Banana Pro в науках о жизни

   • Ссылка: intuitionlabs.ai/articles/gemini-nano-banana-pro-life-sciences
   • Описание: Оценка производительности системы в сценариях клеточной и молекулярной биологии.

4. Документация по подключению к платформе APIYI

   • Ссылка: docs.apiyi.com
   • Описание: Инструкции по получению API-ключа, подключению в нативном формате Gemini и подробности о тарифах.

Автор: Техническая команда
Обмен опытом: Делитесь своими научными иллюстрациями в комментариях! Больше приемов работы с ИИ-рисованием можно найти в техническом сообществе APIYI на apiyi.com.