24 prompts para diagramas de redes neuronales listos para artículos (2026)

Ten a mano esta frase: todos los prompts de abajo la siguen, y puedes sustituir el modelo por el tuyo cuando quieras dibujar una red neuronal en línea.

Cómo conseguir figuras de arquitectura limpias

• Enumera las capas en orden, con la entrada y la salida explícitas, para que el flujo de datos no sea ambiguo.
• Pide las formas de los tensores (p. ej. "etiqueta los tamaños de los mapas de características" o "anota las dimensiones de salida") cuando necesites una figura de arquitectura de modelo rigurosa.
• Nombra los bloques —"atención multicabezal", "bloque residual", "conexión de salto"— para que cada uno se dibuje de forma distinta.
• Específica la dirección. De izquierda a derecha es la convención para un diagrama de arquitectura para artículos; de arriba abajo mantiene legibles las pilas muy profundas.
• Mantén el texto dentro de la figura corto. Pon el detalle en el pie de figura, no dentro del diagrama.
• Itera, no empieces de cero. Refina con "añade batch-norm después de cada convolución" en lugar de reescribir todo el prompt.

Redes convolucionales (CNN, ResNet, U-Net)

Las figuras CNN son el diagrama de arquitectura de aprendizaje profundo más solicitado, y el más fácil de saturar, porque la pila de convolución/pooling y los tamaños cambiantes de los mapas de características deben etiquetarse con limpieza. Empieza por el clasificador completo y luego ramifica hacia bloques residuales y redes de segmentación.

1. Dibuja un diagrama de arquitectura CNN desde una imagen de entrada a través de capas apiladas de convolución y pooling hasta el aplanado, dos capas totalmente conectadas y un clasificador softmax; etiqueta el tamaño del mapa de características en cada etapa (p. ej. 224×224×3 → 112×112×64) y el flujo de datos de izquierda a derecha.
2. Dibuja un bloque residual de ResNet mostrando la conexión de salto (identidad) sumada de vuelta a la ruta convolucional de dos capas, con la operación de suma, ReLU y batch-norm etiquetados con claridad.
3. Dibuja un diagrama U-Net con su codificador contractivo, su decodificador expansivo y las conexiones de salto que enlazan niveles equivalentes; etiqueta el submuestreo, el sobremuestreo, el cuello de botella y la máscara de segmentación de salida.
4. Dibuja un bloque de convolución separable en profundidad (estilo MobileNet) contrastándolo con una convolución estándar, etiquetando las etapas en profundidad y puntual y el ahorro de parámetros.
5. Dibuja un backbone de visión con una red de pirámide de características (FPN): una CNN que produce mapas de características multiescala fusionados de arriba abajo con conexiones laterales, etiquetando cada nivel.

Transformers y atención

El diagrama de arquitectura Transformer es ahora la figura de red neuronal más buscada gracias a los LLM y los ViT. Estos prompts cubren la pila completa codificador-decodificador, un solo bloque de atención y el contraste solo-codificador frente a solo-decodificador.

6. Dibuja la arquitectura Transformer completa con bloques apilados de codificador y decodificador: embeddings de entrada más codificación posicional, autoatención multicabezal, subcapas feed-forward, conexiones residuales de suma y normalización, atención enmascarada en el decodificador y la salida final lineal más softmax.
7. Dibuja un solo bloque de autoatención multicabezal mostrando las consultas, las claves y los valores, la atención por producto escalar escalado, el softmax y la concatenación de las cabezas, con las formas de los tensores anotadas.
8. Dibuja un Transformer de visión (ViT) dividiendo una imagen de entrada en parches de tamaño fijo, embebiéndolos linealmente, anteponiendo un token de clase, añadiendo codificaciones posicionales y pasándolos por un codificador Transformer hasta una cabeza de clasificación.
9. Dibuja un Transformer solo-codificador (estilo BERT) frente a un Transformer solo-decodificador (estilo GPT) uno al lado del otro, etiquetando la diferencia en el enmascaramiento de la atención y la tarea típica de cada uno.
10. Dibuja el paso de codificación posicional de forma aislada: una secuencia de embeddings de tokens sumados con vectores posicionales sinusoidales, etiquetada con claridad.

Modelos recurrentes y de secuencia (RNN, LSTM, seq2seq)

Un diagrama RNN/LSTM tiene que mostrar el tiempo con claridad, ya sea desplegado a lo largo de los pasos temporales o como una sola celda con compuertas. Estos prompts cubren ambos casos, además del clásico modelo de secuencia codificador-decodificador.

11. Dibuja una red neuronal recurrente desplegada a lo largo de cuatro pasos temporales, con la entrada, el estado oculto y la salida en cada paso y la flecha del estado oculto pasando de un paso al siguiente, todo etiquetado.
12. Dibuja una sola celda LSTM mostrando la compuerta de entrada, la compuerta de olvido y la compuerta de salida, los valores candidatos, el estado de la celda discurriendo por la parte superior y las multiplicaciones de las compuertas, con cada componente etiquetado.
13. Dibuja una celda GRU contrastándola con una celda LSTM, etiquetando las compuertas de actualización y reinicio y señalando la ausencia de un estado de celda separado.
14. Dibuja un modelo de secuencia a secuencia con un codificador RNN que comprime la entrada en un vector de contexto y un decodificador RNN que genera la secuencia de salida, con un enlace de atención entre ellos etiquetado.
15. Dibuja una RNN bidireccional procesando una secuencia hacia delante y hacia atrás, con los dos flujos de estado oculto concatenados en cada paso temporal.

Modelos clásicos y generativos (MLP, autoencoder, GAN, difusión)

Desde el diagrama MLP de manual hasta las redes generativas modernas, estos son perfectos para la docencia y para la sección de antecedentes de un artículo.

16. Dibuja una red feed-forward totalmente conectada (MLP) con una capa de entrada, dos capas ocultas y una capa de salida, mostrando las conexiones densas entre neuronas y etiquetando el número de neuronas en cada capa.
17. Dibuja un autoencoder con un codificador que estrecha la entrada hasta un espacio latente de cuello de botella y un decodificador simétrico que reconstruye la entrada, etiquetando la compresión y la dimensión latente.
18. Dibuja un autoencoder variacional (VAE) mostrando el codificador que produce una media y una varianza, el vector latente muestreado mediante el truco de reparametrización y la reconstrucción del decodificador.
19. Dibuja una GAN con un generador que convierte un vector de ruido en una muestra falsa y un discriminador que clasifica real frente a falso, con el bucle de entrenamiento adversario y las dos señales de pérdida etiquetados.
20. Dibuja el proceso directo de adición de ruido y el proceso inverso de eliminación de ruido de un modelo de difusión como un flujo de izquierda a derecha, etiquetando el programa de ruido y el eliminador de ruido U-Net en cada paso inverso.

Pipelines de ML de extremo a extremo

Un diagrama de pipeline de ML limpio muestra todo el sistema, no solo el modelo, ideal para la figura de métodos o de panorámica del sistema en un artículo o informe.

21. Dibuja un pipeline de aprendizaje automático de extremo a extremo como un flujo de izquierda a derecha: recolección de datos, preprocesamiento, ingeniería de características, entrenamiento del modelo, evaluación y despliegue, con un bucle de retroalimentación de monitorización que vuelve a la recolección de datos, etiquetando cada etapa.
22. Dibuja un sistema RAG (generación aumentada por recuperación): una consulta del usuario, un paso de embedding, un recuperador sobre una base de datos vectorial, el contexto recuperado y un LLM que genera la respuesta fundamentada, dibujado de izquierda a derecha.
23. Dibuja un ciclo de vida MLOps como un bucle: versionado de datos, seguimiento de experimentos, entrenamiento del modelo, CI/CD, despliegue y monitorización, con la detección de deriva que dispara el reentrenamiento.
24. Dibuja una arquitectura de servicio de modelos: peticiones de cliente que llegan a un balanceador de carga, un servidor de inferencia con batching, una réplica de modelo en GPU y un almacén de características, con anotaciones de latencia.

Errores habituales (y cómo solucionarlos)

• Bloques sin etiquetar o mal etiquetados. Solución: enumera los nombres exactos en el prompt ("etiqueta conv1, pool1, fc1, softmax"). Vuelve a indicar con "corrige 'attetion' a 'atención multicabezal'".
• Formas de tensor ausentes o incorrectas. Solución: pide explícitamente "etiqueta el tamaño del mapa de características en cada etapa" y da la forma de entrada para que la cadena se mantenga coherente.
• Flujo de datos ambiguo. Solución: pide "flujo de datos de izquierda a derecha con flechas" para que el lector sepa en qué dirección se mueven los tensores.
• Texto distorsionado (típico de la IA de imágenes genérica). Solución: SciDraw AI genera etiquetas limpias en sans-serif; vuelve a indicar la redacción exacta si algún token parece raro.
• Pila sobrecargada. Solución: pide "colapsar los bloques repetidos en uno etiquetado ×N" o divide la figura en paneles.

Exporta y usa tus figuras de arquitectura

Cuando una figura quede bien, expórtala a SVG editable o a PowerPoint (PPTX), o descarga una imagen de alta resolución para tu manuscrito, diapositivas o póster. ¿Necesitas corregir el nombre de una capa, un error tipográfico o traducir una etiqueta? Consulta cómo editar texto y etiquetas en una figura de IA. ¿Necesitas otro esquema de color, para el estilo de una revista o una paleta segura para daltonismo? Consulta cómo recolorear un diagrama científico.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el mejor generador de diagramas de redes neuronales? El Generador de diagramas de redes neuronales de SciDraw AI está diseñado para diagramas de arquitecturas de aprendizaje profundo listos para artículos —CNN, Transformers, RNN/LSTM, MLP, U-Net, GAN y pipelines de ML— con bloques etiquetados con limpieza, formas de tensor y exportación editable a SVG/PPTX.

¿Cómo dibujo un diagrama de arquitectura CNN con IA? Describe las capas en orden (entrada → pila de convolución/pooling → aplanado → densa → softmax) y pide los tamaños de los mapas de características en cada etapa; luego genera. Usa el prompt n.º 1 de arriba como punto de partida y refina las etiquetas.

¿Puedo dibujar una red neuronal en línea gratis? Sí: puedes empezar a generar diagramas de redes neuronales gratis y luego mejorar tu plan para obtener más créditos y exportación editable a SVG/PPTX para tus figuras.

¿Es una buena manera de hacer un diagrama de arquitectura Transformer para artículos? Sí. Describe las pilas de codificador/decodificador, la atención y las capas de suma y normalización, genera y luego exporta a formato vectorial y colócalo directamente en tu manuscrito de LaTeX o Word.

¿Son las figuras lo bastante precisas para publicar? Están diseñadas para resultados listos para artículos, pero revisa siempre el orden de las capas, las formas y las etiquetas de tu modelo concreto y corrige lo que haga falta antes de enviar.

Empieza a crear

Elige cualquier prompt de arriba, pégalo en el Generador de diagramas de redes neuronales y refínalo en el editor de SciDraw AI hasta que coincida con tu modelo. Desde un MLP sencillo hasta un Transformer completo, tu próxima figura de arquitectura está a una frase de distancia.