怎样为一项科研图任务选择 AI 工具

“最好”取决于图的任务。显微结果、定量图和概念机制图，需要不同事实来源。下面用一项三面板任务选择工作流，而不是凭一张生成图给所有工具排榜。

先定义具体任务

假设论文需要 A：细胞培养流程，B：活性测量图，C：显微视野。本例不包含真实实验发现。

面板	应从哪里开始	AI 的适用角色
A：流程	已核对实验步骤与关系	起草概念构图
B：活性图	分析数据和绘图代码	辅助说明，不虚构数值
C：显微图	原图及分析记录	证据像素不交给生成式修改

只有 A 是直接适合插图生成的任务。三类面板分别核对后，再进行最终排版。

给绘图工具同一项有限需求

绘制概念流程：接种细胞 → 施加处理 → 测定活性。三个等宽面板、两根向右箭头，标签严格按原文。使用中性扁平形状，不绘柱状图、显微纹理、百分比或处理效果。

这能防止初稿阶段悄悄编出结果图。如果工具仍添加数值曲线，应拒绝该内容，而不是因“更丰富”加分。

当测试服务涉及对应模型时，可查询 OpenAI GPT Image 2 页面和 Google 图像模型文档确定精确身份。产品界面、导出路径和操作价格，应与底层模型分别评价。

先声明权重，再评分

对当前任务，假设团队将正确关系设为 40%、局部修改 30%、导出交接 20%、主动工作时间 10%。每项按 0–5 分评，再计算加权结果。

若教学示例的四项得分为 5、3、4、2，则总分为 0.4×5 + 0.3×3 + 0.2×4 + 0.1×2 = 3.9/5。这些是虚构练习分数，不是任何具名产品的实测成绩。应在测试前确定权重，避免看完结果后为偏好的工具调整规则。

来源权限和不可接受的科学错误应作为通过门槛，而不是能由漂亮画风补偿的扣分项。

最后测试完整组图

将真实定量图和显微图放在核对后的示意旁边。按实际物理宽度检查面板编号、字体及最小文字，读取真实源图尺寸。审阅副本与便于后续修改的母版分开保存。

给出针对任务的建议

建议应具体到分工：A 使用概念起稿工具，B 来自分析软件，C 保留图像分析来源，最后统一排版和检查导出。记录测试版本、次数、修复和当前套餐要求，才比未经支持的“全能冠军”更有参考价值。