本教程采用一套标准化的工作流，将复杂的绘图任务拆解为 “逻辑构建（The Architect）” 与 “视觉渲染（The Renderer）” 两个独立且互补的环节。通过利用 LLM 强大的逻辑推理能力来指导绘图模型的像素生成能力，我们能够产出符合 CVPR/NeurIPS 等顶刊标准的学术插图！
目标：利用逻辑推理能力强的 LLM（如 Gemini 3 Pro, GPT-5, Claude 4.5）将你的论文内容转化为一份[VISUAL SCHEMA]。
操作指南：请复制下方的 Prompt，并将你的论文摘要或方法章节的内容附在最后。这一步的核心在于将抽象的算法逻辑转化为绘图模型能够理解的“强硬”物理描述。
目标：利用 Nano-Banana Pro 的指令遵循能力，将蓝图转化为像素。
操作指南：请复制下面的通用模板。注意，你只需要将步骤一生成的 —BEGIN PROMPT— 到 —END PROMPT— 之间的内容（包含方括号内的英文）完整粘贴进去即可，无需做任何修改。
打开GPT或者其它AI模型，上传手稿或者输入绘图要求（摘要），并输入指令：
将论文上传至GPT，然后复制上述模板指令：
GPT根据论文内容生成的Prompt如下：
打开Gemini官网：Gemini
4.2.1图像生成
选择工具中的生成图像，并复制4.1生成的Prompt到对话框：
等待生成：
生成效果图如下：
4.2.2图像修改
若图像生成不符合自己的要求，可以再让GPT进行修改，例如生成中文图片：
生成的新Prompt如下：
再将生成的prompt输入Gemini：
gpt 教程
生成新的中文图如下：
4.2.3图片的优化
作者可以根据自己的想法发送不同的要求让GPT不断润色，最终修改prompt后的图如下：
渲染效果我根据第3部分试了，效果一般，感兴趣的可以自己试一下。
1.数据采集与分析专栏
2.AI实时故障系统终端部署
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