用 Nano Banana 2 做科研繪圖的 7 個實用技巧，輕鬆搞定頂刊 Figure

作者注：詳解如何用 Nano Banana 2 生成符合 Nature、Science、Cell 等頂級期刊要求的科研插圖，包含 7 個提示詞技巧、5 類圖表模板和完整 API 調用代碼

科研論文中，一張高質量的 Figure 往往決定了審稿人的第一印象。傳統科研繪圖依賴 BioRender、Adobe Illustrator 等工具，學習曲線陡峭且費用不菲。

現在，Nano Banana 2 憑藉內建的科學知識推理能力和精準文字渲染，正在成爲科研工作者的新選擇。從信號通路圖到 Graphical Abstract，從實驗流程圖到數據可視化，一段提示詞就能生成接近出版級質量的科研插圖。

核心價值: 讀完本文，你將掌握 7 個科研繪圖提示詞技巧，獲得 5 類頂刊圖表的提示詞模板，並學會通過 API 批量生成和迭代優化科研插圖的完整工作流。

Nano Banana 2 科研繪圖 核心要點

Nano Banana 2 科研繪圖的核心優勢

Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image Preview）與傳統繪圖工具最大的區別在於，它不只是一個「畫圖工具」，而是一個理解科學概念的繪圖引擎。當你輸入「MAPK/ERK signaling pathway with RAS activation」時，它能基於 Gemini 的知識庫正確理解 RAS→RAF→MEK→ERK 的級聯關係，自動生成合理的通路圖佈局，而不是簡單地畫幾個方塊和箭頭。

這種「知識驅動」的生成方式對科研繪圖至關重要——它意味着你可以把更多精力放在科學敘事的設計上，而不是糾結於每個組件的位置和連線。

Nano Banana 2 科研繪圖的適用邊界

需要明確的是，AI 生成的科研插圖目前更適合作爲快速原型和基礎版本，最終投稿級別的 Figure 通常需要在 Illustrator 或 Photoshop 中做精細調整。推薦工作流是：Nano Banana 2 快速生成 → 人工校驗科學準確性 → 專業工具精修導出。

Nano Banana 2 科研繪圖 7 個提示詞技巧

以下 7 個技巧是科研繪圖提示詞的核心方法論，適用於所有類型的科研插圖。

技巧 1：使用精準學科術語

科研繪圖的提示詞必須使用標準化的學科術語，而不是通俗描述。Nano Banana 2 基於 Gemini 的知識庫能正確理解專業術語，並生成學術規範的圖表。

提示詞示例：

Create a scientific schematic of the PI3K/AKT/mTOR signaling pathway.
Include: receptor tyrosine kinase activation， PI3K recruitment，
PIP2 to PIP3 conversion， AKT phosphorylation at Thr308 and Ser473，
mTORC1 and mTORC2 complexes， downstream targets S6K1 and 4E-BP1.
Use standard molecular biology iconography.
Arrows indicate activation， flat-headed lines indicate inhibition.
Clean white background， publication-quality， 4K resolution.

技巧 2：指定出版級別格式參數

不同頂刊對 Figure 有嚴格的格式要求。在提示詞中直接指定這些參數，可以減少後期調整的工作量。

格式參數後綴（追加到任意科研繪圖提示詞末尾）：

Output specifications: 4K resolution （4096px width），
white or light gray background，
Arial font family， minimum 8pt text size，
RGB color mode， high contrast，
clean layout with adequate white space，
suitable for Nature/Science journal submission

技巧 3：多輪對話迭代修改

科研繪圖很少一次生成就完美。Nano Banana 2 支持多輪對話編輯，你可以在上一輪結果的基礎上逐步調整。

迭代修改策略：

• 第 1 輪：生成基本結構和佈局
• 第 2 輪：調整標註文字的大小和位置
• 第 3 輪：優化顏色方案，確保色盲友好
• 第 4 輪：精修細節，對齊元素間距

每輪只修改一個方面，避免一次提出過多修改導致模型混亂。例如：

Round 1: "Create a schematic of CRISPR-Cas9 gene editing mechanism..."
Round 2: "Make the guide RNA label larger， move it to the upper right"
Round 3: "Change the Cas9 protein color from blue to teal （#0d9488）"
Round 4: "Add a scale bar and increase spacing between PAM site label and the DNA"

技巧 4：指定學術配色規範

科研插圖的配色需要遵循學術規範，同時確保色盲友好（約 8% 的男性存在紅綠色盲）。

推薦學術配色方案：

Color scheme for scientific figure:
- Activation/positive: green （#10b981 to #34d399）
- Inhibition/negative: red （#ef4444 to #f87171）
- Neutral pathways: blue （#3b82f6 to #60a5fa）
- Highlighted element: orange （#f97316 to #fb923c）
- Background structures: gray （#94a3b8 to #cbd5e1）
Ensure colorblind accessibility （deuteranopia-safe）.
Use hatching patterns as secondary visual encoding.

色盲友好原則：避免僅依靠紅綠區分信息，使用藍橙對比替代紅綠對比，同時疊加形狀或紋理作爲輔助編碼。

技巧 5：分模塊生成複雜 Figure

頂刊論文的 Figure 通常包含多個 Panel（A、B、C、D），一次性生成複雜多面板圖容易導致佈局混亂。推薦分模塊生成後再用 Illustrator 組合。

多面板 Figure 提示詞模板：

Generate Panel [A/B/C/D] of a multi-panel scientific figure:
Panel content: [具體內容描述]
Panel size: 85mm x 85mm （square format）
Panel label: Bold letter "[A]" in top-left corner， 12pt Arial
Consistent color scheme: [配色說明]
White background， 4K resolution， clean borders
Leave 5mm margin on all sides for assembly

技巧 6：利用參考圖提升準確性

Nano Banana 2 支持上傳最多 14 張參考圖片。對於科研繪圖，上傳已發表論文中類似的 Figure 作爲風格參考，可以顯著提升輸出的學術風格一致性。

參考圖使用方法：

• 上傳 1-2 張目標期刊中類似主題的已發表 Figure
• 在提示詞中說明 Follow the visual style and layout of the reference figure
• 明確指出需要保留的元素和需要更改的內容

技巧 7：添加統計標註和圖例

科研 Figure 通常需要統計標註（如顯著性星號 、、）和圖例。目前 AI 生成這些精細標註的準確率有限，建議在提示詞中預留空間。

Leave space in the upper-right corner for a legend box （approximately 25mm x 15mm）.
Leave space above each bar for statistical significance markers.
Do not generate placeholder statistics - I will add real p-values manually.

🎯 實戰建議: 統計標註建議在後期用 Illustrator 手動添加，確保數值準確。通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana 2 快速生成基礎圖後，在專業工具中完成最終精修。

Nano Banana 2 科研繪圖 5 類圖表模板

以下 5 類模板覆蓋科研論文中最常見的 Figure 類型，直接複製提示詞即可使用。

模板 1：信號通路機制圖（Pathway Diagram）

適用於分子生物學、細胞生物學、藥理學等領域。

Create a publication-quality schematic diagram of [PATHWAY NAME].

Components to include:
- [Receptor/protein 1] at the cell membrane
- [Kinase cascade: A → B → C → D]
- [Transcription factor] translocation to nucleus
- [Target gene] activation

Visual specifications:
- Cell membrane as a phospholipid bilayer at the top
- Cytoplasm in light beige， nucleus in light blue
- Activation arrows: solid green （#10b981）， 2pt weight
- Inhibition lines: flat-headed red （#ef4444）， 2pt weight
- Protein nodes: rounded rectangles with gradient fill
- All labels in Arial 10pt， black text on white background boxes
- White background， 4K resolution
- Style: Nature Reviews Molecular Cell Biology

模板 2：Graphical Abstract（圖形摘要）

頂刊越來越多地要求提交 Graphical Abstract，用一張圖概括研究核心發現。

Create a Graphical Abstract for a research paper about [RESEARCH TOPIC].

Layout: left-to-right narrative flow， 3 main sections
- Left section: [Input/Problem/Starting material]
- Center section: [Method/Process/Intervention]
- Right section: [Output/Result/Discovery]

Connect sections with bold directional arrows.
Use icons and simplified illustrations rather than text.
Minimal text labels， maximum 15 words total.
Color palette: [primary color] for main elements， [accent color] for highlights.
Size: landscape orientation， 16:9 aspect ratio.
Clean white background， modern flat design style.
4K resolution， suitable for Cell/Nature submission.

模板 3：實驗流程圖（Experimental Workflow）

適用於 Methods 部分的實驗流程說明。

Create a step-by-step experimental workflow diagram for [EXPERIMENT NAME].

Steps （left to right or top to bottom）:
1. [Step 1: Sample preparation - brief description]
2. [Step 2: Treatment/Processing - brief description]
3. [Step 3: Analysis method - brief description]
4. [Step 4: Data collection - brief description]
5. [Step 5: Results - brief description]

Visual style:
- Each step as a rounded rectangle with icon
- Connected by arrows with brief condition labels （e.g.， "37°C， 24h"）
- Timeline or duration indicators between steps
- Color-coded by phase: preparation （blue）， experiment （green）， analysis （purple）
- Clean white background， Arial font， 4K resolution
- Publication-ready for supplementary materials

模板 4：對比結果圖（Comparison Figure）

適用於不同實驗條件或方法的對比展示。

Create a scientific comparison figure showing [COMPARISON TOPIC].

Layout: side-by-side comparison， 2-3 conditions
- Condition A: [Control group description]
- Condition B: [Treatment group description]
- Condition C （optional）: [Alternative treatment]

Include:
- Representative images/schematics for each condition
- Consistent scale and orientation across conditions
- Condition labels at the top （bold， 12pt）
- Key differences highlighted with colored annotations
- Scale bar in bottom-right corner
- White background， 4K resolution， Nature-style layout

模板 5：數據可視化概念圖（Data Visualization Concept）

適用於複雜數據關係的概念性可視化（注意：精確數據圖仍需 Python/R 生成）。

Create a conceptual data visualization diagram showing [DATA RELATIONSHIP].

Visualization type: [heatmap concept / network diagram / Venn diagram / scatter plot concept]
Key elements:
- [X-axis/Category 1]: [description]
- [Y-axis/Category 2]: [description]
- [Data trend/Pattern]: [description]

Style:
- Clean minimalist design
- Color gradient: [low value color] to [high value color]
- Clear axis labels and title
- Legend in top-right corner
- White background， 4K resolution
Note: This is a conceptual illustration. Real data plots should be generated with matplotlib/R.

💡 重要提醒: Nano Banana 2 擅長生成概念性科研插圖（機制圖、流程圖、Graphical Abstract），但精確的統計圖表（帶真實數據的柱狀圖、散點圖）仍推薦使用 Python matplotlib 或 R ggplot2 生成。AI 生成的數據可視化可能包含不準確的數值，需要嚴格校驗。

Nano Banana 2 科研繪圖 API 快速上手

極簡示例

以下代碼通過 API易 平臺調用 Nano Banana 2 生成一張科研信號通路圖：

import requests， base64

API_KEY = "your-apiyi-api-key"
ENDPOINT = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent"

prompt = """Create a publication-quality schematic of the Wnt/beta-catenin signaling pathway.
Include: Wnt ligand， Frizzled receptor， Dishevelled， GSK-3beta destruction complex，
beta-catenin stabilization and nuclear translocation， TCF/LEF transcription.
Activation arrows in green， inhibition in red. White background， Arial font， 4K resolution."""

payload = {
    "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]，
    "generationConfig": {"responseModalities": ["IMAGE"]， "imageConfig": {"aspectRatio": "4:3"， "imageSize": "4K"}}
}

response = requests.post（ENDPOINT， headers={"Content-Type": "application/json"， "x-goog-api-key": API_KEY}， json=payload， timeout=120）
image_data = response.json（）["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open（"wnt_pathway.png"， "wb"） as f:
    f.write（base64.b64decode（image_data））

import requests
import base64
import json

API_KEY = "your-apiyi-api-key"
ENDPOINT = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent"

headers = {"Content-Type": "application/json"， "x-goog-api-key": API_KEY}

def generate_figure（prompt， filename， aspect_ratio="4:3"， size="4K"）:
    """生成單張科研插圖"""
    payload = {
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]，
        "generationConfig": {
            "responseModalities": ["IMAGE"]，
            "imageConfig": {"aspectRatio": aspect_ratio， "imageSize": size}
        }
    }
    response = requests.post（ENDPOINT， headers=headers， json=payload， timeout=120）
    result = response.json（）
    image_data = result["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
    with open（filename， "wb"） as f:
        f.write（base64.b64decode（image_data））
    print（f"Saved: {filename}"）
    return result

# ========== 多輪迭代示例 ==========

# Round 1: 生成基礎版本
prompt_r1 = """Create a schematic of CRISPR-Cas9 gene editing mechanism.
Show: guide RNA binding to target DNA， Cas9 protein cutting double-strand，
PAM site recognition， and DNA repair pathways （NHEJ and HDR）.
White background， publication quality， 4K resolution."""

generate_figure（prompt_r1， "crispr_v1.png"）

# Round 2: 調整標註（傳入上一輪圖片作爲參考）
prompt_r2 = """Based on the previous CRISPR diagram， make these changes:
1. Enlarge the guide RNA label to 12pt bold
2. Add a dashed box around the PAM site region
3. Use blue （#3b82f6） for NHEJ pathway， green （#10b981） for HDR pathway
4. Add small arrow labels for 'Blunt-end joining' and 'Template-directed repair'
Keep all other elements unchanged. 4K resolution."""

# 讀取上一輪圖片作爲參考輸入
import pathlib
prev_image = pathlib.Path（"crispr_v1.png"）.read_bytes（）
payload_r2 = {
    "contents": [{
        "parts": [
            {"inlineData": {"mimeType": "image/png"， "data": base64.b64encode（prev_image）.decode（）}}，
            {"text": prompt_r2}
        ]
    }]，
    "generationConfig": {
        "responseModalities": ["IMAGE"]，
        "imageConfig": {"aspectRatio": "4:3"， "imageSize": "4K"}
    }
}
response_r2 = requests.post（ENDPOINT， headers=headers， json=payload_r2， timeout=120）
result_r2 = response_r2.json（）
image_r2 = result_r2["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open（"crispr_v2.png"， "wb"） as f:
    f.write（base64.b64decode（image_r2））
print（"Saved: crispr_v2.png （iteration 2）"）

建議: 科研繪圖通常需要 3-5 輪迭代才能達到滿意效果。通過 API易 apiyi.com 調用 Nano Banana 2，按次計費 $0.045/次，5 輪迭代成本僅 $0.225（約 1.6 元），遠低於 BioRender 等專業工具的月費。

Nano Banana 2 科研繪圖 與傳統工具對比

🎯 選擇建議: 推薦「Nano Banana 2 + Illustrator」組合工作流：先用 Nano Banana 2 快速生成基礎版本（$0.045/張），確認佈局和內容後再導入 Illustrator 做矢量化精修。通過 API易 apiyi.com 平臺調用模型，批量迭代成本極低。

Nano Banana 2 科研繪圖 頂刊投稿注意事項

期刊 AI 圖像政策現狀

頂級期刊對 AI 生成圖像有明確的政策規定，投稿前必須瞭解：

科研繪圖的合規建議

1. 始終披露：在 Methods 部分明確寫出「Figure X was generated using Nano Banana 2 （Gemini 3.1 Flash Image Preview， Google DeepMind） and refined in Adobe Illustrator」
2. 人工校驗：AI 生成的科研插圖必須由研究者逐一校驗科學準確性，不能盲目信任
3. 避免僞造數據：AI 可以生成看起來非常「科學」的假數據圖表，嚴禁將 AI 生成的數據圖充當真實實驗數據
4. 保留過程記錄：保存每輪迭代的提示詞和輸出圖片，以備審稿人詢問

常見問題

總結

Nano Banana 2 科研繪圖的核心要點：

1. 用學科術語寫提示詞：精準術語是生成質量的關鍵，避免通俗描述
2. 4K + 4:3 滿足頂刊標準：原生 4K 輸出覆蓋 Nature/Science/Cell 的 300 DPI 要求
3. 多輪迭代精修：每輪只改一個方面，3-5 輪即可接近出版級質量
4. AI 生成 + 手動精修的混合工作流：快速出圖用 Nano Banana 2，最終精修用 Illustrator
5. 必須披露和校驗：頂刊要求在 Methods 中聲明 AI 工具使用，科學準確性必須人工把關

推薦通過 API易 apiyi.com 平臺調用 Nano Banana 2，單張僅 $0.045，5 輪迭代不到 $0.25。相比 BioRender 訂閱費和傳統手繪的時間成本，是科研繪圖的高效起點。

📚 參考資料

1. Google Nano Banana 2 圖像生成文檔: 官方 API 參數和能力說明

   • 鏈接: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • 說明: 包含分辨率、寬高比、Thinking 模式等完整參數說明

2. Nature 投稿 Figure 指南: Nature 期刊的圖表格式要求

   • 鏈接: research-figure-guide.nature.com/figures/preparing-figures-our-specifications/
   • 說明: 包含分辨率、字體、尺寸等詳細投稿規格

3. Nature AI 政策: Nature 對 AI 生成內容的編輯政策

   • 鏈接: nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/ai
   • 說明: 瞭解頂刊對 AI 生成圖像的最新政策要求

4. API易 Nano Banana 2 接入文檔: API易平臺的 Nano Banana 2 調用指南

   • 鏈接: docs.apiyi.com/en/api-capabilities/nano-banana-2-image
   • 說明: 包含按次和按量計費方案，適合科研繪圖的迭代使用

作者: APIYI 技術團隊
技術交流: 更多 AI 科研繪圖技巧和學術出版工具推薦，歡迎訪問 API易 docs.apiyi.com 文檔中心