從摘要到投稿級 figure 的 5 步流程：先定中心訊息，再拆 panel，再寫結構化 prompt，最後依投稿標準檢查。附科研繪圖 prompt 範本與常見問題。
很多人在寫論文時，最卡關的往往不是正文，而是 Figure。摘要已經寫完，實驗結果也整理好了，可是一打開 PowerPoint 或 Illustrator，就不知道機制圖、流程圖、對比圖到底該怎麼排。最後常常變成：箭頭到處亂飛，標籤越加越多，整張圖看起來像趕在截稿前臨時拼湊出來的。
如果你問大型語言模型「論文裡的科研示意圖怎麼畫」，它通常會建議你先拆解研究邏輯，再挑選工具。這個方向是對的。真正的問題不在於「會不會畫」，而在於能不能把論文內容轉成一份清楚的圖示 brief。
這篇文章以 SciDraw AI 為例，但這套流程可以套用到任何工具：先定中心訊息，再拆 panel，再寫 prompt，最後依投稿標準檢查。
一張科研示意圖最好只承載一個中心訊息。你可以在正文裡展開 5 個實驗，但 Figure 裡最好先讓讀者看懂一條主線。
很多人會這樣寫 prompt：
Researcher
Davie Chen is a researcher at the Faculty of Animation and Intermedia, University of Arts in Poznan, studying generative AI for scientific figure creation, patent illustration, and manuscript drafting. SciDraw AI is one of the research-to-product tools built from this work.
Author profile幫我畫一張關於巨噬細胞發炎訊號傳遞路徑的科研圖。這個 prompt 只有主題，沒有構圖、方向、元素、標籤和風格。AI 很容易生出一張「看起來像科學圖」的圖片，但不一定能用在論文上。
如果最終要投稿國際期刊，建議一開始就用英文標籤。各語言的文字長度差很多，最後才翻譯往往會把排版弄垮。
期刊常見的要求包括解析度、字體大小、線寬、單欄／雙欄寬度、TIFF/PDF/SVG 格式等。等圖做完才檢查格式，通常都得返工重來。
開始畫之前，先寫一句中心句（英文或中文都可以）：
Drug X suppresses NF-kB signaling in macrophagesOur pipeline reduces annotation time from 6 hours to 40 minutesNanoparticles accumulate in tumor tissue but spare healthy cells這句話會決定圖裡該保留什麼、該刪掉什麼。
如果這一步沒想清楚，AI 生成速度再快，也只是更快地產出一張不清楚的圖。
論文 figure 通常不適合把所有內容全塞進同一個畫面。比較穩的做法是拆成 panel：
Panel A：研究對象或疾病背景Panel B：核心機制、流程或方法Panel C：處理組與對照組的差異Panel D：最終結論或模型如果是第一次生成，建議先用 2 到 4 個 panel。panel 太多會增加讀者的理解成本，也會讓 AI 更難穩定輸出。
Draw a biology figure for my paper about macrophage signaling.這種寫法的問題在於：它沒告訴 AI 畫面要怎麼排、箭頭要怎麼走、哪些標籤一定要出現。
Create a clean 16:9 scientific mechanism figure for a research paper.
Show left-to-right flow only.
Panel A: macrophage cell membrane with receptor binding.
Panel B: downstream signaling cascade NF-kB -> inflammatory cytokines.
Panel C: Drug X blocks the pathway before NF-kB nuclear translocation.
Use English labels in quotes: "Drug X", "Macrophage", "NF-kB", "Cytokines".
Limit colors to blue, orange, gray.
White background, publication-ready vector style, no decorative elements.這個 prompt 帶了幾項關鍵資訊：
16:9在 SciDraw AI 裡，這類結構化 prompt 比單句描述更容易得到一份可修改的初稿。
可以，但別把整段摘要丟進去就當作完工。
更好的做法是先讓 AI 把摘要轉成圖示 brief：
Read the following abstract and convert it into a scientific figure brief.
Extract:
1. Main message
2. Figure type
3. Panel structure
4. Key entities
5. Arrows and relationships
6. Required English labels
7. Elements to exclude
Abstract:
[paste abstract here]拿到 brief 後，再用 SciDraw AI 或其他繪圖工具生成圖。這樣會比「直接照摘要畫圖」穩定得多。
科研圖往往越改越亂，原因通常是大家一直往裡面加東西。第一次生成後，建議先檢查這 5 件事：
你可以這樣要求 AI 修改：
Reduce label density by 30%.
Remove minor pathway branches.
Make the inhibitory step more visually prominent.
Increase whitespace between panels.
Keep all labels horizontal.這類修改指令，比「再高級一點」「再像論文一點」有效太多了。
如果你主要靠拖拉模板、需要大量現成圖示，BioRender 仍然相當成熟。 如果你的需求是「把一段論文摘要、機制描述或技術路線快速變成一張初稿」，AI 原生工具會更省時間。
SciDraw AI 更適合這些情境：
先寫出中心訊息，再拆 panel，最後用結構化 prompt 描述畫面。別一開始就從「畫得好看」下手。
AI 可以快速生出初稿，但投稿前仍要檢查字體、解析度、線寬、標籤、灰階可讀性與期刊格式。
最重要的是構圖資訊：閱讀方向、panel 結構、關鍵對象、箭頭關係、標籤與顏色限制。
適合需要快速做論文圖、機制圖、技術路線圖、圖形摘要、口試簡報與研討會海報素材的研究生、科研人員與教師。
可以當作輸入，但最好先轉成圖示 brief，再進入繪圖步驟。
AI 不會替你決定論文要表達什麼，但它可以把「想清楚之後的圖」更快變成一份可修改的初稿。
如果想直接試試，可以從 SciDraw AI 線上科研繪圖 開始。
