可是，我们普通要求的AI美图和科研绘图是完全不同的：草稿图最好还能够无线接近SCI正文里面的“学术风格”，Nano Banana、GPT-image-2、豆某、通某、百沐一下，谁才是画科研流程图的AI大师呢？今天我们就来实测一下！看看谁真的会画，谁只是“看起来会画”。下面图片来自于文章：Wu, Y., et al., Graph Fourier Deep Learning for Groundwater Levels in the Yellow River Basin. Water Resources Research, 2025, 61(11).DOI:10.1029/2025WR041215.哪些是正常输出，哪些是模型要分清楚，放在正确的位置。公式、模块名、指标，这些专业信息，关键的小字要写的特别清楚专业。因为我们平时画流程图，最痛苦的不是不会画方框，而是：
方框之间到底怎么排？箭头从哪里连到哪里？哪些模块要并列？哪些模块要合并？
Nano Banana 的优势就在这里。
总的来说：是一个还原性表现良好、结构清晰、符合SCI调性的选手。“很会把图画的高级，但是有时候会显得有点用力过猛。”有时候GPT-image-2生成的图第一眼观感会很惊艳：有时候GPT还会自动补充一些视觉元素【面板、图标、背景纹理】所以，GPT生成的图更适合的场景是科普、宣传，比如：【科研成果展示图】。但如果想1：1复刻SCI论文中的图，可能还要自己小小的优化（简化）一下。一句话评价：适合做高级感科研宣传的图，但正式流程还需要人工订正。豆某的优势很明显：
中文交互舒服。理解中文需求快。上手门槛低。
使用豆某的时候，不用反复写很复杂的英文prompt，
也能生成一个视觉上比较完整的图。
通某能够基本都懂任务结构，也可以把核心的模块画的比较好。可以输入、处理、建模、输出这些层级，它一般不会完全跑偏。整体也能形成一张完整的图。不过通义万相的优势在于，它的风格比较干净，不会特别花。对于一些不那么复杂的科研图，比如技术路线、实验流程、平台架构，它是可以作为初稿工具使用的。如果要是顶刊论文里面的复杂图形，还需要进一步人工补充细节。融合顶尖 多模态大模型 （读论文、看图片、懂实验图）、 专业领域的嵌入模型 （更懂生命科学术语与上下文）、 高质量的专题知识库 （如PubMed医学文献知识库、肺癌知识库、高血压知识库、糖尿病知识库、慢阻肺知识库、白癜风知识库等，提供更可靠的答案来源），为生命科学领域的学生、科研工作者和从业人员提供最具参考价值的决策辅助。如果说Nano Banana擅长把图画出来，GPT-image-2擅长把图画高级，豆包擅长把图画得好传播，通义万相擅长做基础流程图，那么百沐一下更适合帮你解决最前面的那个问题：
我这张科研图到底应该怎么画？
浏览器搜索“百沐一下AI科研助理平台”，或者微信搜索“百沐一下”小程序
夜雨聆风
