它具体是怎么改图的？

流程不复杂：先上传图片，再在图上圈出或标注你想改的细节，比如改标签、换配色、挪动某个元素的位置，然后 AI 给出修改版。你把新版和原图并排一对比，不满意就继续调、继续改。

我上传的原图会被覆盖或丢掉吗？

不会。工具会保留你最初上传的原图，并和 AI 改后的版本一起显示，每一处改动都能逐一核对；要是结果跟你想要的不一样，可以回退，也可以重新下指令再生成。

这工具是给谁用的？

主要是科研人员、科学家和高校学者——那些要给论文、海报、汇报或基金申请书打磨图表、示意图和数据图，又不想从头重画的人。

Scientific Figure Editor 免费用吗？

定价、有没有免费试用、用量的限制，这些都是由 AIFigureEditor 定的，也可能随时调整。想知道当前的套餐、额度以及有没有学术折扣，建议直接看官网的最新说明。

AI 改好的图能直接拿去投稿吗？

这些修改主要是帮你加快画图和修图的进度。投稿之前，还是得自己仔细核对科学上的准确性，并确认它符合目标期刊在格式、分辨率和标注上的要求。

Scientific Figure Editor：旧图不用重画，一句话就能改

Scientific Figure Editor 是什么？

Scientific Figure Editor 是一款面向科研示意图的 AI 辅助改图工具。你把手头已有的图上传上去，圈出需要改的地方，再用大白话说明想怎么改，它就会生成一版新图，同时保留原图，方便你左右对照。

它服务的是这样一类人：图已经有了，也不想推倒重来，只想针对某几处做定点优化。

Application scenarios

方法学流程图
研究管线太挤、间距不匀，或者中间某个标签写得太笼统，可以只做可读性优化，不动已经写定的输入和输出。
AI/ML 架构图
替换模块名称，把模态编码和跨模态融合拆开画，把推理流程和只在训练阶段存在的目标区分开。
多模态模型图
把图像和文本通路拆成并行的编码器通道，再汇入跨模态注意力、共享 embedding 和任务头。
图文摘要（Graphical Abstract）
为了投稿重排版式和标注，同时保住作者已经定下来的每一个元素。
纵向研究设计
把受试者流程和评估时间表分开，让读者能一边看队列分配，一边对上生物样本采集时间点。
机制图
给箭头统一方向性配色和对齐方式，让因果链条一眼读通。
概念图
在概念图进入正式稿件之前，先调整措辞和结构。

Core Features

上传即改
上传科研示意图、选用内置示例，或者直接把改图需求粘进编辑器。
区域标注
用标记和注释框出要动的那一块，让指令精确落到图上的具体位置。
自然语言指令
一句话描述改动，比如换个组件标签、对齐模块、给箭头换个颜色。
保留原图
原始图始终留在旁边，可以和后续版本直接比对。
版本延续
每次生成都会在对话里开一个新版本，你也可以从某个满意的结果继续往下改，上下文不会丢。
左右对照
原图和修改版放在一起看，而不是在一个被覆盖的文件上反复改。
示例改图案例
每个案例都把原图、指令、修改结果成套展示，方便你看懂一个很窄的需求是怎么变成输出的。
多种图型支持
方法学流程、机制图、AI/ML 架构、图文摘要、概念图都能处理。
人工确认
每一个生成出来的关系，最终都由作者拍板，而不是工具自动改掉。
模型选择
改图界面里提供名为“Nano Banana”的模型选项。

适合谁用

学术研究者： 正在准备投稿图，需要定点修补而不是重画一张。
AI/ML 研究者： 要记录架构，而组件命名和数据流在每版稿子里都在变。
临床与生物医学研究团队： 要梳理队列分配、访视时间线和生物样本采集。
研究生和博士后： 在写作和返修周期里反复打磨方法学图和机制图。
科研插画师和图表编辑： 想在最终精修前先快速出一版。
实验室与课题组： 需要一组图在标注和样式上保持一致。

Scientific Figure Editor 怎么用？

打开官网 https://aifigureeditor.com/。
上传你已有的科研示意图，或者挑一个内置示例，先看看整个流程怎么跑。
标出想改的区域，加上注释，指明具体是哪个元素。
用大白话写改图需求——比如改个组件名、把一组模块对齐、给方向箭头统一个颜色。
生成修改版，用原图/修改版视图和保留下来的原图做对比。
从你更满意的那个结果继续，开一个新版本，对话上下文照样保留。
图用在稿件或汇报之前，每一个生成出来的关系都自己过一遍。

效果点评

这个工具的核心价值在于“克制”。它瞄准的是那些已经存在、也已经承载了明确含义的图，所以重点全放在保住输入、输出、时间点和标签，只改你点名要改的地方。那些示例改图案例把这份“约定”摆到了台面上：每个例子都是一个很窄的指令，配上具体改了哪些东西——当你把活儿交给任何自动化助手时，研究者要的恰恰就是这种透明度。

区域标注加文字指令，是个很实在的组合拳，因为图表的问题大多是局部的——一个标签、一行没对齐、一根含义模糊的箭头——而不是全局性的。保留原图加版本历史，也顺手消掉了 AI 改图最大的风险：悄悄弄丢一个你花了好几周才对齐的细节。“每一个生成的关系仍是作者的决定”这句话，定位说得很准：它是起草加速器，不是权威。

它不是从零开始画图的工具，也不会替你决定这张图该讲什么。但在反复返修这件事上，这个限制本身就是优点。

Scientific Figure Editor