gpt-image-2+codex半自动科研绘图

最近在试一种我自己还挺喜欢的科研绘图流程：不是自己从零硬画，也不是把一句很泛的要求直接丢给 AI 让它瞎生成，而是先让 Codex 直接读取我的项目文件夹，先理解这篇工作到底在讲什么、主线是什么、哪些模块该放进图里，再结合现成的 prompt 思路，帮我输出一版真正能拿去画图的科研绘图 prompt，最后再交给 gpt-image-2 出图。 我觉得这套流程最省时间的地方，其实不是“画图”本身，而是省去了反复构建真正适合自己项目画图的 prompt 的时间。做过科研图的人应该都懂，很多时候最耗时间的不是最后点生成，也不是最后微调，而是你得先把自己的论文内容整理成一种“AI 能理解、而且能画对”的表达。这一步以前基本都得自己慢慢磨，现在 Codex 能先帮我做掉很大一部分。 我现在大概这样做： 1️⃣ Codex先读项目内容 读论文草稿、method、结果、图表说明这些材料，先搞清楚这张图到底要表达什么。 2️⃣ Codex输出真正画图的prompt 这一步思路其实和我上一篇关于 awesome-ai-research-writing + Codex 写论文 的笔记有点像：先读内容，再借助现成的 prompt 组织方式，帮我整理结构、模块关系和图中文字，最后输出真正适合当前项目的绘图 prompt。 3️⃣ gpt-image-2负责成图 我现在会选 gpt-image-2，主要还是因为按我自己的使用感受，它目前在这类科研绘图任务里的效果更好一些，整体完成度和观感会更稳。 4️⃣ 最后再人工微调 重点检查科学逻辑、模块关系和文字表达，避免图看起来对，但内容不够严谨。 对我来说，这套方法的重点不是“AI替你一键画图”，而是 Codex 帮你更快拿到真正适合自己项目的绘图 prompt，gpt-image-2 再把它变成科研图初稿。 #科研绘图 #gptimage2 #codex #AI科研 #人类高质量科研工具 #科研学习