AI + 科研绘图：从 “画得对” 到 “画得好” 的实操指南

国庆的时候整理了一下论文数据，发现自己画出来的图有点丑，图片审美还不够，然后找了一些相关资料，总结整理了写一些笔记，和大家分享一下。

对科研人来说，一张优质的科研插图，既能让复杂机制“一目了然”，也能让论文、汇报的说服力翻倍。但很多人在绘图时总会陷入困境：要么对着空白画布无从下手，要么堆砌元素却逻辑混乱，要么掌握了软件操作却不懂设计逻辑。

结合《生物科研插图设计思维与Illustrator实例精讲》中的核心方法，整理了这份「科研插图设计及论文配图笔记」，从设计思维到软件实操，再到不同类型插图的创作要点，希望对大家在科研绘图方面有所帮助。

一、先搞懂：科研插图的核心原则

科研插图的本质是“视觉化的科学语言”，核心要平衡严谨性与可读性，避免两个极端：

1. 只重科学，忽略设计：满屏文字、元素杂乱，读者找不到重点；
2. 只重美观，偏离科学：过度艺术化，丢失关键细节（如蛋白结构、通路关系）。

记住4个核心原则：

• 共情视角：想清楚“谁看这张图”（同行/审稿人/学生），比如给学生看的教学图解需简化标注，给审稿人看的机制图需突出创新点；
• 信息取舍：删掉非核心信息，比如信号通路图中，次要蛋白可简化为基础图形，重点蛋白用颜色或大小强调；
• 视线引导：用箭头、颜色、布局引导阅读顺序，避免“跳着看”；
• 符号统一：遵循领域内约定俗成的图形语言（如用“⊥”表抑制、“→”表促进，红色常表炎症/损伤、蓝色常表抑制/稳定）。

二、必掌握：科研插图的3大类型与设计要点

不同场景的插图，设计逻辑差异很大，盲目套用模板只会事倍功半。以下是科研中最常用的3类插图及实操技巧：

1. 内页插图：论文正文的“解释员”

• 用途：解释实验方法（如流程图）、展示机制（如信号通路）、呈现结果（如细胞互作）；
• 关键要求：
  • 无小标题，用“a/b/c/d”区分多部分内容，图注需详细说明每个子图；
  • 版式灵活：可横排/竖排，占1-2栏或通栏（需提前查期刊对宽度的要求，如多数期刊单栏宽度约8.5cm）；
  • 避免“信息过载”：比如实验流程图，每步只保留核心操作（如“细胞培养→转染→检测”），无需写具体试剂浓度。

2. 图文摘要（Graphical Abstract）：论文的“门面”

• 用途：放在摘要后，用1张图概括研究核心（创新点/关键发现），吸引读者继续阅读；
• 避坑重点：
  • 不是“文本摘要的图形化”：别把所有实验步骤都堆上去，只突出“最亮眼的结论”（如“某药物通过抑制XX通路逆转肿瘤转移”）；
  • 版式统一：多为方形（如1200×1200像素），文字精简（用短语不用段落），字号比内页插图大1-2号；
  • 配色平衡：用1-2种强调色突出重点（如用红色表肿瘤、绿色表药物），避免高饱和色扎堆。

3. 学术汇报/教学图解：PPT里的“沟通桥”

• 用途：组会、学术会议展示，或课程教学；
• 设计技巧：
  • 适配屏幕比例：用横向版式（如16:9），避免纵向长图；
  • 标注简化：去掉密集数据、非必要细节，比如免疫机制图中，细胞因子可用“小圆点+箭头”简化，不用画每个分子结构；
  • 字号放大：确保最后一排观众能看清（通常比论文内页插图字号大3-5pt，如正文用24pt，标注用28pt）。

三、实操流：从0到1画好科研插图（以Illustrator为例）

很多人觉得绘图难，是因为跳过了“前期设计”，直接陷入软件操作。正确流程分4步，每步都有明确目标：

步骤1：梳理信息（避免“边画边改”）

• 先问自己3个问题：
  1. 核心主题是什么？（如“PD-1抑制剂激活T细胞的机制”）；
  2. 信息分几层？（如“细胞表面→细胞质→细胞核”）；
  3. 元素间的逻辑关系？（如“结合→激活→转录”）；
• 用思维导图或手写草图记录：不用画得精致，重点标清“谁和谁作用”“步骤顺序”，比如信号通路图，先标出“受体→中间分子→靶基因”的流向。

步骤2：草图设计（定好“骨架”再细化）

• 元素单体设计：用基础图形概括（如细胞用圆形/椭圆形，蛋白用矩形/圆角矩形，DNA用双螺旋笔刷）；
• 构图布局：
  • 线性流程（如实验步骤）：用“左→右”或“上→下”的直线/弧线引导；
  • 对比关系（如WT vs 突变体）：用“左右分栏”，相同元素保持位置对称；
  • 复杂机制（如多细胞互作）：用“中心聚焦”（如把核心细胞放中间，其他细胞围绕它）；
• 色稿预判：用铅笔标注大致配色（如“肿瘤细胞灰紫色、免疫细胞浅蓝色”），避免后期大面积改色。

步骤3：软件绘制（Illustrator核心工具用这些）

Adobe Illustrator 是科研绘图的“主力工具”，矢量图放大不失真，适配期刊投稿要求。不用学所有功能，掌握这些核心工具就够了：

• 基础图形工具：矩形（M）、椭圆（L）、直线段工具，用来画细胞、蛋白、箭头；
• 路径工具：曲率工具（画平滑曲线，如细胞膜、DNA）、钢笔工具（画不规则形状，如细胞伪足）；
• 编辑工具：
  • 形状生成器（Shift+M）：拼接、剪切图形（如把两个矩形拼成蛋白复合物）；
  • 路径查找器：做布尔运算（如“减去顶层”画蛋白结合的凹槽）；
  • 色板面板：保存常用颜色（如实验室专属配色），方便统一调整；
• 效率技巧：
  • 建立素材库：把常用的“细胞、蛋白、箭头”保存为模板，下次直接调用；
  • 分层管理：把“图形、箭头、文字”放在不同图层，方便后期修改（如单独调整某条箭头的粗细）。

步骤4：调整润色（细节决定精致度）

• 全局检查：
  • 留白是否均匀？避免某部分拥挤、某部分空洞；
  • 重点是否突出？用颜色、大小、不透明度强调核心元素（如把“靶基因”放大，或用高饱和色）；
• 细节优化：
  • 箭头统一：促进用“△箭头”，抑制用“⊥箭头”，缩放比例一致（通常30%-60%）；
  • 文字对齐：标注尽量靠近对应元素，同一层级的文字左对齐/居中对齐；
  • 导出格式：期刊投稿用TIFF（无损压缩）、汇报用PNG/JPG，分辨率300dpi（线稿可600dpi）。

四、避坑指南

新手常犯的5个错误

1. 元素比例混乱：比如把细胞核画得比细胞还大，或把蛋白分子画得和细胞一样大，参考真实比例（如细胞核约占细胞体积的1/3）；
2. 箭头滥用：用不同样式的箭头（如实线/虚线/折线）却不区分含义，建议“实线表确定通路、虚线表推测通路、折线表间接作用”；
3. 配色随意：用“红配绿”“蓝配紫”等高对比色，却不考虑领域习惯（如很多领域用红色表“抑制”，绿色表“促进”）；
4. 忽略版权：直接截图文献中的图修改，或用未授权的素材，建议自己绘制，或用开源素材库（如Flaticon的科研图标）；
5. 跳过反馈：画完自己觉得“没问题”就提交，最好给实验室同事/导师看，检查“逻辑是否清晰”“有没有科学错误”。

易踩的6个误区

1. 分辨率/格式错误
   • 误区：用截图（JPG）做数据图，放大后模糊；
   • 正确：矢量图（AI/PPT导出EMF）用于机制图，位图（TIFF，300dpi）用于实验照片，投稿时按期刊要求选择（如Nature要求TIFF格式，LZW压缩）。
2. 配色混乱无逻辑
   • 误区：用高饱和色（如大红配大绿）、同一类元素颜色不统一；
   • 正确：遵循“631法则”（60%环境色、30%元素色、10%强调色），如对照组用浅灰、实验组用蓝色，误差线/标注用黑色。
3. 文字标注不规范
   • 误区：字号忽大忽小、字体用衬线体（如宋体、Times New Roman衬线版）；
   • 正确：全图字号不超过3种（如标题14pt、标注10pt），字体用无衬线体（Arial、思源黑体），文字与对应元素颜色一致（或黑色），避免“文字压图形”。
4. 数据图缺少统计信息
   • 误区：柱状图无误差线、显著性标注不明确；
   • 正确：定量数据必加误差线（标准差/标准误），显著性标注位置统一（如两组间用横线连接），图注中说明统计方法（如“n=3，*P<0.05”）。
5. 三维图过度渲染
   • 误区：3ds Max做图时加过多光影、颜色杂乱，掩盖科学细节；
   • 正确：三维结构以“清晰展示细节”为核心，如磷脂双分子层的头部/尾部区分明确，背景用浅色系（如浅灰、淡蓝），避免过度装饰。
6. 组图排版不整齐
   • 误区：多子图（a/b/c/d）大小不一、间距混乱；
   • 正确：用PPT/PS的“对齐”功能，确保子图大小一致、间距均匀，子图序号（a/b/c）统一放在左上角（字体Times New Roman，12pt），图注对应子图内容，不遗漏关键信息。

五、新技术：利用人工智能绘图 轻松掌握 AI 绘画技巧

一、技术底层：AI绘图的核心原理与迭代逻辑

AI绘图通过深度学习模型解析指令生成视觉内容，技术演进始终围绕精度提升与可控性增强两大核心目标。

1. 核心技术架构

主流方案采用扩散模型（Diffusion Model） 与Transformer混合架构（如Stable Diffusion 3.5的MMDiT架构），通过“逐步去噪”将随机噪声转化为目标图像，关键模块包括：

• 文本编码器（CLIP）：将自然语言指令转化为模型可理解的向量。
• 变分自编码器（VAE）：负责图像的压缩编码与解码生成。
• 采样器（K-Sampler）：控制去噪步骤与图像细节精度，先进模型可实现4步极速生成。

2. 技术突破方向（2023-2025）

• 多模态输入：支持文本、草图、参考图等混合指令，例如上传细胞结构草图可生成精准机制图。
• 参数规模跃升：模型参数从千万级增至80亿级（Stable Diffusion 3.5 Large版），分辨率上限突破2048×2048。
• 可控性工具：通过ControlNet（骨骼绑定、轮廓约束）、LoRA（风格定制）等插件实现细节精准控制。

二、核心应用场景：从专业创作到日常需求全覆盖

AI绘图已渗透至10+行业，形成“专业级生产”与“大众级创作”双轨格局，典型场景如下：

1. 科研与学术领域：效率与规范的双重革命

解决传统流程“耗时久、门槛高”的痛点，核心应用包括：

• 数据可视化自动化：输入含数据、格式要求的指令（如“正常细胞与癌细胞基因A-E表达量，红色柱代表癌细胞，加误差线与P值，符合SCI规范”），2分钟生成期刊级图表，支持一键转换类型。
• 机制图精准生成：通过精准指令（如“生物医学领域，PCR扩增流程图，含预变性95℃ 5min、退火58℃ 30s、延伸72℃ 1min，符合《分子克隆实验指南》规范”），生成可直接投稿的专业示意图。
• 顶刊配图优化：用Stable Diffusion+ControlNet工作流，将手绘信号通路草图优化为符合Cell期刊风格的矢量图，自动校准箭头方向与元素比例。

2. 商业设计领域：量产与定制的效率平衡

重构广告、电商等领域视觉生产流程，核心应用包括：

• 电商素材批量生成：服饰品牌通过“SD 3.5+LoRA+ControlNet”组合，用定制LoRA固定服装纹理，ControlNet控制模特姿势，单款商品图生成效率提升10倍，修图耗时从2小时缩至12分钟。
• 广告创意快速迭代：游戏公司用Midjourney V7的Omni Reference功能，上传角色线稿后调节参考权重（100-300），1小时生成20+仙侠风格卡牌插画，创作周期从3天压缩至8小时。
• 品牌视觉定制：训练企业专属LoRA模型，生成符合品牌VI的海报、手册插图，确保色彩、字体风格100%统一。

3. 日常与教育场景：低门槛的创意实现

降低视觉创作技术门槛，实现“人人都是设计师”，核心应用包括：

• 汇报材料美化：用Claude 4生成科研项目甘特图，标注“实验设计2周、数据收集3周、论文撰写2周”等节点及依赖关系，自动适配PPT版式。
• 教学素材制作：输入“生态系统能量流动图，圆形表生产者、方形表消费者、三角形表分解者，箭头标注传递效率”，生成适配教材的图解。
• 个性化创作：普通用户通过Midjourney输入“极简风格书房插画，暖色调、木质家具、大窗户”，30秒生成可用于装饰的高清图像。

三、主流工具矩阵：按场景选择的精准指南

当前AI绘图工具按“开源/商用”“专业/大众”划分，形成差异化竞争格局，具体分类如下表：

四、实操核心逻辑：从指令到成品的高效路径

掌握“精准指令+流程设计”是AI绘图的关键，以下为专业场景的实操方法：

1. 专业绘图的指令公式

高效指令需包含4个核心要素，精度直接决定输出质量，公式如下：
（领域背景）+（具体需求：含数据/结构/风格）+（专业标准）+（输出格式）

• ❌ 错误示范：“画一个实验流程图”
• ✅ 正确示范：“生物实验领域，绘制蛋白质纯化流程图，含亲和层析（Ni柱）、离子交换层析（Q柱）步骤，标注试剂型号（咪唑、NaCl）与仪器品牌，符合Nature子刊配图风格，输出SVG格式”

2. 复杂绘图的工作流设计（以ComfyUI为例）

专业级创作需搭建标准化节点流程，步骤如下：

1. 加载核心模型：通过“CheckPoint加载器”导入适配场景的模型（如科研绘图用“BioRender-LoRA”模型）。
2. 配置条件输入：创建两个CLIP文本编码器，分别输入正负提示词（负面提示词常用“模糊、比例失调、文字错误”）。
3. 设置生成参数：用“空Latent”节点定义尺寸（如800×600），K采样器选择“DPM++ 2M SDE”算法。
4. 添加控制模块：接入ControlNet的“LineArt”节点，导入手绘草图实现轮廓约束。
5. 解码与输出：通过VAE解码节点生成图像，连接“保存图像”节点导出TIFF格式（300dpi）。

五、机遇与边界：AI绘图的理性认知

1. 不可替代的核心价值

将机械性绘图工作（如数据图表制作、格式标准化）耗时从60%压缩至15%，释放创作者的核心创意精力。

2. 需规避的常见误区

• 过度依赖默认模型：专业场景需训练专属LoRA模型（如实验室特定细胞形态）。
• 忽视人工校验：科研图需核对科学准确性（如蛋白结构、通路关系），避免AI生成“看似合理的错误”。
• 版权风险：商用需使用正版模型与授权素材，优先选择Adobe Firefly等合规工具。

3. 未来进化方向

与专业软件深度融合（如AI插件嵌入Illustrator）、实时协作绘图、3D模型直接生成2D插图将成为主流。

六、工具包：科研绘图常用资源

• 软件：
  • 矢量绘图：Adobe Illustrator（专业）、Inkscape（免费开源）；
  • 位图处理：Adobe Photoshop（修图、加效果）；
  • 在线工具：
  1. BioRender（有现成的细胞、通路模板，适合新手 https://www.biorender.com/）
  2. BioGDP(生物医学通用绘图平台 https://biogdp.com/diagram?id=213846)
  3. Figdraw（国内原创开放式在线科研绘图平台 https://www.figdraw.com/）
  4. Draw.io（画流程图，免费 https://app.diagrams.net/）
  5. The R Graph Gallery（ R 编程语言制作的图表的集合。带有可复制代码https://r-graph-gallery.com/）
  6. iMini（个人AI助手 支持LLM对话，可以生成幻灯片、AI驱动的文档、图像/视频 https://imini.com/zh/）

科研绘图不是“艺术创作”，而是“科学表达的延伸”。比起“画得好看”，更重要的是“让读者快速看懂”。刚开始不用追求完美，先掌握“梳理信息→设计草图→软件实操”的流程，多画几次就能形成自己的风格。下次画插图时，先花10分钟理清楚“要讲什么故事”，再动手操作——你会发现，原来科研插图也能“一图胜千言”。

祝大家科研顺利，科研审美和品味更上一层楼。未来有时间也会陆续和大家分享AI学习笔记。

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参考资料：

1. 《生物科研插图设计思维与Illustrator实例精讲》史天星，邬文静著、绘.–北京:人民邮电出版社,2024.7
2. 《科研论文配图设计与制作一本通》罗磊编著.一北京:化学工业出版社，2022.4
3. 人工智能绘图指南：轻松掌握AI绘画技巧 https://www.toolify.ai/zh/ai-news-cn/