神經網路結構圖產生器
一句話，變成附標示的架構圖
描述任何模型架構——CNN、Transformer、RNN/LSTM、MLP、U-Net 或完整的機器學習流程——SciDraw AI 就會畫出一張乾淨、附標示的圖，含各層、張量維度與由左至右的資料流，可供你編輯與匯出。
可投論文標示各層與維度可編輯·可匯出無需設計基礎
神經網路結構範例
從一個成熟的提示詞開始，再依你的模型調整。
這個工具能做什麼
神經網路結構圖產生器把一句淺白的描述變成乾淨、附標示的架構圖。你描述想畫的層、模組與資料流——卷積、注意力、循環單元、跳接連接或流程階段——SciDraw AI 就會由左至右排好，並標示張量維度與箭頭。它專為需要快速產出清楚、可投論文架構圖的機器學習研究者、學生與工程師而設計。
為什麼要用 AI 神經網路結構圖產生器？
- 在投影片工具裡手畫架構既慢又難以維持一致風格。
- 層名與張量維度維持銳利、易讀，不像一般影像 AI 那樣錯亂。
- 由左至右的資料流與模組邊界，讓複雜模型一目了然。
- 每張圖都可編輯，並可匯出成 SVG 或 PowerPoint，用於論文與報告。
- 一個提示詞涵蓋多種架構——CNN、Transformer、RNN/LSTM、MLP、U-Net 與流程。
如何製作神經網路結構圖
1）描述架構——依序列出各層或模組，以及輸入／輸出。2）點擊「產生」取得附標示的草稿。3）透過要求新增層、標註維度、改色或重新命名來微調。4）匯出成 SVG 或 PPTX，或下載高解析度圖片，用於你的論文、投影片或海報。
你可以畫哪些內容
- 卷積層、池化層與全連接層
- 注意力模組、編碼器與解碼器
- 循環單元（RNN、LSTM、GRU）與展開序列
- 跳接連接、殘差區塊與串接
- 張量維度、通道數與資料流箭頭
- 端到端的訓練與推論流程
神經網路結構圖產生器 — 常見問題
我可以建立哪些架構？
CNN、Transformer、RNN/LSTM/GRU、MLP、自編碼器、U-Net、GAN 以及端到端的機器學習流程等等。依序描述各層或模組，以及輸入／輸出即可。
能標示張量維度與層名嗎？
可以。你可以要求標示各層、通道數與張量維度，它們會算繪成清楚易讀的文字，而非一般影像產生器常見的錯亂標示。
產生後還能編輯嗎？
當然。可透過要求新增或移除層、標註維度、改色、簡化或重新命名來微調任何圖示，而不必重畫整張圖。
可以匯出成 PowerPoint 或 SVG 嗎？
可以。圖示能匯出成可編輯的 SVG 或 PowerPoint（PPTX），也可下載成高解析度圖片——可直接用於論文、投影片與海報。
適合用於學術論文嗎？
它就是為可投論文的輸出而設計：乾淨的技術風格、標示的層與資料流，以及準確的模組邊界。投稿前請核對你特定模型的維度。
我需要設計技巧嗎？
不需要。只要你能用一句話描述架構，就能產生專業的圖示。版面、樣式與標示都由 AI 處理。
