Promptの説明

SCIジャーナルの図版仕様に準拠したコアモジュールアーキテクチャの図を作成してください。要件は以下の通りです。 1. 全体レイアウトと仕様： - レイアウト：水平シリアルフロー（論文のシングルカラム幅8.5cm/ダブルカラム幅17cmに対応）、構造：「劣化入力画像」→ コアモジュール1 → コアモジュール2 → コアモジュール3 → 「復元出力画像」； - カラースキーム：モジュールの背景には低彩度のプロフェッショナルカラーを使用（モジュール1：ライトブルー、モジュール2：ライトグリーン、モジュール3：ライトグレー）、サブコンポーネントは同系色で20%濃くし、境界線は0.5ptの細い黒線を使用。 - フォント：英語はTimes New Roman（モジュールタイトルは10pt太字、サブコンポーネント/説明は8pt）、中国語は宋体（フォントサイズは同じレベル）；特徴変数（例：F）はイタリック体でラベル付け。 - 解像度：≥300dpi、ベクター形式（ぼやけずに拡大縮小可能）。 2. モジュールの詳細（内部サブコンポーネントを含む）： - モジュール1：タイトル（太字）「Core Module 1: Degradation-Aware Dynamic Routing Module」 埋め込みサブコンポーネントボックス（濃いライトブルー）： ① Degradation Type Recognition Unit：機能説明「入力画像から劣化表現（例：ぼかし/ノイズ）を抽出」； ② Adaptive Decision Mechanism：機能説明「学習可能な閾値で劣化カテゴリを分類」； ③ Dynamic Routing Strategy Library：機能説明「多種類の劣化に対応する復元戦略をマッチング」； データフロー注釈：入力特徴「*F*degraded」→ モジュール1 → 出力特徴「*F*1」。 - モジュール2：タイトル（太字）「Core Module 2: Multi-Modal Feature Injection Module」 埋め込みサブコンポーネントボックス（濃いライトグリーン）： ① CLIP/LLM Semantic Prior Extractor：機能説明「事前学習済みモデルからテクスチャのセマンティックプライアを検索」； ② Cross-Modal Feature Alignment Unit：