1为什么"再写一遍提示词"不等于修改
在生成器里重新输入提示词，得到的是一张新图。就算文字一模一样，箭头、间距、标注位置也都会变 —— 于是上一稿里你唯一满意的那点也没了。真正的修改，是把上一张图作为起点送回模型，只改你提到的地方。
- 要修改的那张图是作为源图片传回模型的，不是用文字描述给它听。
- 你没提到的布局、配色和标注会被保留，而不是重新生成一遍。
- 整段对话都在，所以第三轮的修改仍然可以指"第一版那张"。
对话式配图编辑
说出要改什么，就能修改科研配图
科研绘图的工作量不在第一稿，而在之后那二十次小修改。用平常的话描述改动，智能体会在你已有的那张图上修改，而不是重新掷一次骰子。
先出一稿，再逐步修改
先在这里生成第一张图，然后到 SciFig Agent 里继续 —— 那里的每次追问都是在你已有的图上修改，而不是从头再来。
多种 AI 模型
GPT Image 2、Nano Banana、Seedream 5、Flux 2 Pro 等,按配图需要选择。
最高 4K 导出
1K / 2K / 4K 输出,满足投稿与印刷。
文生图 + 草图转图
从提示词起稿,或把手绘草图精修成配图。
免费开始
几秒免费注册,每张图都保存到私人历史记录。
对话式配图编辑
修改会经历哪些状态
这些是生成示例，展示一张图在修改过程中会经过的几个状态 —— 初稿、期刊配色、重排面板、合成多图。它们说明的是工作流程，不是经过验证的科学内容；任何输出里的标注，投稿前都仍需逐字核对。
工作方式
修改是一次对话，不是重新掷骰子
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2科研用户真正会提的修改
反复出现的需求都很小、很具体、很视觉。而这些恰恰是在新提示词里最难重新描述清楚的。
- 改成适合期刊的配色，但布局一点不动。
- 挪动图例、调整某个面板大小，或者换成适合海报的竖版。
- 改一个节点的标注、修正基因名，或者加上面板字母。
- 把两张图合成一张 —— 显微照片配示意图，或者结果面板配流程图。
3把多张图合成一张
合成是纯提示词工具最容易失效的地方，因为这个请求同时指向两张图。上传一张图，让它放进你已有的配图里，两张会一起送进模型 —— 刚上传的那张，和对话里更早的那张。
- 上传显微照片、电泳图或手绘草图，与生成的示意图合成。
- 用内容指代之前的图即可 —— 智能体会记录对话里产生和收到的每一张图。
- 如果某次调用会漏掉你的附件，请求会在扣积分之前被拒绝，而不是悄悄生成一张错图。
4仍然需要你亲自核对的部分
图像模型是把文字"画"出来的，所以每一个标注都是它对拼写的猜测。这一点不会因为多改几轮而改善，也是生成配图最常见的不能直接投稿的原因。
- 逐字核对基因名、单位和坐标轴标注，对照你自己的原始资料。
- 确认箭头方向与你想表达的机制一致。
- 把输出当作配图的草稿，而不是证据 —— 接受审阅的始终是底层数据。
准确性与披露
这里产出的配图是由图像模型生成的视觉草稿。它们不承载你的数据，也没有与数据做过校验。使用前请核对每一处标注，并遵守目标期刊关于披露 AI 辅助制图的规定 —— 目前已有多家要求在方法或致谢部分作出声明。
