用 Nano Banana Pro 製作 4 類科研方法論圖：從架構圖到系統管線的完整實操指南

作者注：手把手教你使用 Nano Banana Pro 製作模型架構圖、算法流程圖、編碼器-解碼器框架圖和系統管線圖 4 類科研方法論圖，附 Prompt 模板和最佳實踐

科研論文中的方法論圖（Methodology Diagrams）是審稿人和讀者理解你研究方法的第一入口——一張清晰的架構圖往往比一頁文字更有說服力。但手工製作一張發表級方法論圖，通常需要 4-8 小時的設計時間。Nano Banana Pro 科研製圖能力正在改變這一現狀——作爲 PaperBanana 框架的核心渲染引擎，它能將文本描述精準轉換爲包含形狀、連接器和科研圖標的專業方法論圖。

核心價值: 讀完本文，你將掌握使用 Nano Banana Pro 科研製圖製作 4 類方法論圖的完整 Prompt 模板、3 階段工作流和 7 條關鍵實踐技巧，顯著提升論文配圖效率。

Nano Banana Pro 科研製圖核心要點

Nano Banana Pro 科研製圖爲何適合方法論圖

方法論圖是 PaperBanana 框架的核心優勢場景。與統計圖表不同，方法論圖不涉及精確數值，而是需要表達組件之間的邏輯關係、數據流向和空間層次——這恰好是 Nano Banana Pro 科研製圖的強項。在 PaperBanana 的評測中，其 Visualizer 智能體基於 Nano Banana Pro 渲染的方法論圖，在 292 個 NeurIPS 2025 測試用例中取得了 72.7% 的盲評勝率。

具體而言，Nano Banana Pro 科研製圖在以下方面表現突出：生成精確的幾何形狀和圓角矩形、渲染清晰的箭頭和連接線、正確拼寫和放置組件標籤、使用和諧的學術配色方案。這些能力使其能夠生成符合頂級會議標準的模型架構、算法流程、編碼-解碼器框架和系統管線圖。

Nano Banana Pro 科研製圖 4 類方法論圖詳解

第 1 類：模型架構圖（Model Architecture）

模型架構圖是深度學習論文中最常見的方法論圖類型，需要展示網絡層的堆疊方式、特徵變換過程和關鍵模塊。Nano Banana Pro 科研製圖擅長渲染 Transformer、CNN、GAN 等經典架構的視覺化表達。

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.

關鍵技巧：

• 使用「left-to-right flow」或「top-to-bottom flow」明確指定數據流向
• 用「rounded rectangles」和「flat rectangles」區分不同類型的網絡層
• 標籤使用短標識符（如 "MHA"、"FFN"、"LN"），避免長文本導致排版混亂
• 指定「no decorative elements」避免 AI 添加不必要的裝飾

第 2 類：算法流程圖（Algorithm Flow）

算法流程圖需要表達多步驟的執行順序、條件分支和循環結構。PaperBanana 的 Planner 智能體會將算法描述解構爲結構化的視覺佈局方案，包括元素類型、空間關係和連接方式，然後交由 Nano Banana Pro 科研製圖精準渲染。

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 類：編碼器-解碼器框架圖（Encoder-Decoder）

編碼器-解碼器是序列到序列模型的核心範式。Nano Banana Pro 科研製圖能夠精準渲染編碼-解碼器之間的信息傳遞、注意力連接和跳躍連接等複雜關係。

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 類：系統管線圖（System Pipeline）

系統管線圖展示多模塊系統的數據處理流程和模塊間的協作關係。這是多階段系統論文中不可或缺的方法論圖類型。

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.

🎯 技術建議: 以上 4 類 Prompt 模板可以直接通過 API易 apiyi.com 調用 Nano Banana Pro API 使用。平臺支持 OpenAI 兼容格式，每張科研方法論圖僅需 $0.05，低至 Google 官方定價的 2 折。推薦使用在線工具 Image.apiyi.com 進行零代碼快速驗證。

Nano Banana Pro 科研製圖 3 階段工作流

直接用單條 Prompt 生成方法論圖雖然便捷，但往往需要多次重試才能獲得滿意結果。業界最佳實踐是採用 3 階段工作流，這也是 PaperBanana 框架 Planner → Visualizer → Critic 協作邏輯的簡化版本。

階段一：Architect（規劃結構）

在動手生成之前，先用文字明確定義方法論圖的結構：

• 組件清單: 列出所有需要出現的模塊和元素
• 空間關係: 定義組件之間的相對位置（上下、左右、嵌套）
• 連接關係: 明確箭頭方向、實線虛線、跳躍連接
• 視覺層級: 哪些是主要組件（大尺寸、深色），哪些是輔助元素（小尺寸、淺色）

這一步對應 PaperBanana 的 Planner 智能體——它將論文方法論文本轉化爲包含空間關係、組件佈局和視覺層級的結構化描述。

階段二：Render（渲染圖像）

將結構化描述轉化爲 Nano Banana Pro 科研製圖的 Prompt，關鍵約束包括：

• 版式約束: 指定寬高比（3:2 適合雙欄論文）、佈局方向
• 風格約束: 「flat vector， academic， clean lines」
• 文本約束: 使用短標籤，避免長句
• 顏色約束: 限制 3-4 種主色，建議「blue: primary， orange: accent， gray: secondary」

階段三：Edit（精修細節）

Nano Banana Pro 科研製圖生成的是柵格圖像，對於最終發表需要進行精修：

• 在矢量軟件中替換所有文本標籤（確保字體和字號符合期刊要求）
• 檢查箭頭方向和連接線是否準確
• 驗證灰度可讀性（確保黑白打印時仍清晰）
• 統一線寬（建議跨面板保持一致）
• 導出爲 300+ dpi 的 PDF/EPS/TIFF 格式

Nano Banana Pro 科研製圖快速上手

極簡示例：生成 Transformer 架構方法論圖

以下是最簡單的調用方式，通過 API 生成一張模型架構方法論圖：

import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 統一接口
）

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 生成科研方法論圖

    Args:
        description: 方法論圖內容描述
        diagram_type: 圖類型 - architecture/flowchart/encoder-decoder/pipeline
        layout: 佈局方向 - left-to-right/top-to-bottom/u-shape
        palette: 配色方案
        aspect_ratio: 寬高比

    Returns:
        生成結果
    """
    client = openai.OpenAI（
        api_key="YOUR_API_KEY"，
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # API易統一接口
    ）

    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：批量生成論文中的 3 張方法論圖
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]）

💰 成本優化: 通過 API易 apiyi.com 調用 Nano Banana Pro 科研製圖 API，每張方法論圖僅需 $0.05，相比 Google 官方 $0.234 定價節省近 80%。一篇論文通常包含 3-5 張方法論圖，使用 3 階段工作流每張生成 3-5 個候選版本，總成本不到 $1。在線工具 Image.apiyi.com 支持零代碼出圖，適合快速驗證 Prompt 效果。

Nano Banana Pro 科研製圖 7 條關鍵實踐

基於 PaperBanana 評測數據和社區最佳實踐，以下 7 條技巧能顯著提升 Nano Banana Pro 科研方法論圖的質量：

技巧 1：使用 Schema Prompt 而非敘述性描述

Nano Banana Pro 科研製圖對結構化輸入的響應遠優於自然語言敘述。將 Prompt 組織爲「組件清單 + 空間關係 + 風格約束」的 Schema 格式，而非一段描述性文字。

技巧 2：限制配色在 3-4 種以內

學術配圖的專業感來源於剋制的配色。推薦使用 ColorBrewer 配色方案，避免紅綠搭配（色盲不友好）。建議的組合：藍色（主色）+ 橙色（強調）+ 灰色（背景/輔助）。

技巧 3：標籤使用短標識符

Nano Banana Pro 的文本渲染能力雖然優秀，但長標籤容易導致排版擁擠。使用「MHA」「FFN」「BN」等縮寫標識符，完整名稱在論文 caption 中補充說明。

技巧 4：每次只生成一個面板

如果方法論圖包含多個面板（如 Figure 1a/1b/1c），分別生成後再手動組裝，而非要求一次性生成多面板佈局。單面板生成的質量和可控性顯著更高。

技巧 5：指定明確的佈局方向

「left-to-right flow」「top-to-bottom」「symmetric U-shape」等明確指令比「清晰的佈局」更有效。佈局方向應與數據流向一致。

技巧 6：對比生成多個版本

利用 Nano Banana Pro 科研製圖的低成本優勢，爲每張方法論圖生成 3-5 個候選版本。不同版本之間的佈局、配色和標籤位置會有差異，從中篩選最優方案。

技巧 7：論文中標註 AI 輔助聲明

越來越多的頂級期刊要求披露 AI 工具使用情況。建議在 Figure Caption 或方法部分註明：「Schematic generated with Nano-Banana-Pro and edited in [軟件名稱]」。提交前務必查閱目標期刊的 AI 使用政策。

🎯 實踐建議: 將上述 7 條技巧組合使用，可以在 30 分鐘內通過 Nano Banana Pro 科研製圖完成一張發表級方法論圖。通過 API易 apiyi.com 平臺調用 API，批量生成候選版本的成本極低，每張僅 $0.05。

PaperBanana Planner-Visualizer 協作原理

理解 PaperBanana 框架中 Planner 和 Visualizer 兩個智能體的協作方式，有助於你編寫更高質量的 Nano Banana Pro 科研製圖 Prompt。

Planner 智能體如何規劃方法論圖

PaperBanana 的 Planner 智能體接收論文方法論文本後，會生成一份結構化的「場景規格書」（Scene Specification），包含 3 個核心維度：

• 組件維度: 列出所有視覺元素及其類型（矩形、圓形、菱形、箭頭等）
• 空間維度: 定義元素之間的相對位置和對齊方式
• 層級維度: 標註視覺權重（主要模塊用大尺寸+深色，輔助元素用小尺寸+淺色）

Visualizer 智能體如何渲染

Visualizer 智能體將 Planner 的場景規格書傳入 Nano Banana Pro 模型，觸發精準渲染。Nano Banana Pro 科研製圖的核心優勢在於：

• 形狀精度: 矩形、圓角矩形、菱形、圓形等幾何形狀邊緣清晰
• 連接器質量: 箭頭方向正確、連接線端點對齊、虛實線區分清晰
• 圖標識別: 能生成常見的科研圖標（數據庫圓柱體、雲端圖標、GPU 圖標等）
• 文本放置: 標籤居中對齊、字體大小適當、不遮擋其他元素

你在編寫 Prompt 時，可以模擬 Planner 智能體的輸出格式——先列組件、再定空間、最後標層級。這種結構化的 Prompt 能讓 Nano Banana Pro 科研製圖產出更精準的方法論圖。

常見問題

總結

Nano Banana Pro 科研製圖製作方法論圖的核心要點：

1. 4 類方法論圖全覆蓋: 模型架構圖、算法流程圖、編碼器-解碼器框架圖、系統管線圖，覆蓋 AI 論文的主流配圖需求
2. 3 階段工作流: Architect 規劃結構 → Render 渲染圖像 → Edit 精修細節，比單次 Prompt 質量提升顯著
3. Planner-Visualizer 協作: 理解 PaperBanana 的規劃-渲染協作邏輯，用 Schema Prompt 模擬 Planner 輸出格式
4. 7 條關鍵實踐: Schema Prompt、限色、短標籤、單面板、明確佈局、多版本、AI 聲明

Nano Banana Pro 科研製圖正在讓論文方法論圖的製作從「小時級」躍升到「分鐘級」。雖然最終發表仍需人工精修關鍵細節，但 AI 已經承擔了最耗時的初始設計工作。

推薦通過 API易 apiyi.com 快速體驗 Nano Banana Pro 科研製圖能力，每張方法論圖僅 $0.05。也可使用在線工具 Image.apiyi.com 零代碼驗證 Prompt 效果，平臺提供免費額度和 OpenAI 兼容接口。

📚 參考資料

⚠️ 鏈接格式說明: 所有外鏈使用 資料名: domain.com 格式，方便複製但不可點擊跳轉，避免 SEO 權重流失。

1. PaperBanana 項目主頁: 官方發佈頁面，包含論文和 Demo

   • 鏈接: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • 說明: 瞭解 PaperBanana 框架的 5 智能體架構和評測結果

2. PaperBanana 論文: arXiv 預印本全文

   • 鏈接: arxiv.org/abs/2601.23265
   • 說明: 深入理解 Planner-Visualizer 協作原理和 292 測試用例評測數據

3. Nano Banana Pro 學術配圖指南: 專業級科研製圖實踐

   • 鏈接: z-image.ai/blog/nano-banana-pro-guide-for-academic-figures
   • 說明: 3 階段工作流、配色方案和分辨率設置的詳細建議

4. Nano Banana Pro 官方文檔: Google DeepMind 模型介紹

   • 鏈接: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • 說明: 瞭解模型技術規格、支持的分辨率和 API 參數

5. API易 Nano Banana Pro 在線出圖: 零代碼科研製圖工具

   • 鏈接: Image.apiyi.com
   • 說明: 無需編寫代碼，粘貼 Prompt 即可生成科研方法論圖

作者: APIYI Team
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