01请按照分层操作说明进行操作。
借助预设的模块、连接器、标签、图例以及面板排列顺序，即可将各类算法、工作流程及系统说明转化为相应的技术图表。
用于研究的 OpenAI 图像生成服务
GPT Image 2：更快生成准确的复杂科学图表
GPT Image 2是OpenAI推出的图像生成模型，现已在 FigEditor 中上线。该工具可帮助用户实现分层式指令设定、文本密集型版面设计以及高保真的参考编辑操作，从而大幅减少反复尝试的次数。
选择模型
GPT Image 2精准的科学插图与图表制作2 积分0
学术提示示例
科学图表展示区请选择一个示例，以便复用其学术提示内容。
GPT图像生成工具 2 学术人物图库
请选择一个学术示例，以便复用其提示内容来制作方法示意图、结果展示面板、证据流程图或图形摘要。
创建文字内容丰富的图表，并生成高保真度的修订版本。
当需要由单一人员来协调精确的文本复制、多个面板的处理、引用的完整保留以及局部内容的精准编辑时，应选用以指令驱动为核心的模型。
01
02构建内容充实的文本与清晰的视觉层次结构
在确保提示内容不会简化为单一视觉意象的前提下，合理排布各个标题、注释、说明文字及示意图。
03在进行针对性编辑时保留原有输入内容
在保留原始图形的关键特征、布局方式、色彩搭配及整体结构的前提下，对其中某一部分进行修改。
产品优势 · GPT图像生成器 2
减少分层布局操作中的重试次数，实现更精准的编辑效果
为模型提供完整的视觉规范，这样当任务从生成阶段转入修改阶段时，也能最大程度保留原始素材。在同一构图中容纳更多精确文本
请为各类示意图及说明性图表同时设定标题、标签、图例和注释；这些文本均属于视觉呈现体系的一部分。
遵循多层布局指令
只需在一条提示语中说明面板的排列顺序、对齐方式、间距设置、连接方式以及需要强调或排除的元素，即可获得更为规范的学术排版效果。
使用高保真输入进行编辑
将相关引用信息对应到源文档的结构、对象标识、布局、内容或视觉风格上，这样在进行针对性修改时便能确保关键细节得以保留。
在需要更精准指令执行的场景下，能有效节省审核时间
在确保研究人员能随时审核每项科学结论的前提下，尽量减少复杂图表绘制过程中的冗余重绘操作。
只需少量尝试即可获得理想的布局效果。
请确保在每次迭代过程中均严格遵循各项约束条件、专业术语、布局规范以及相关引用说明。
重试次数更少描述精确的修订内容
请确保在每次迭代过程中均严格遵循各项约束条件、专业术语、布局规范以及相关引用说明。
对话式编辑请选择所需的分辨率
请确保在每次迭代过程中均严格遵循各项约束条件、专业术语、布局规范以及相关引用说明。
分辨率与定价保留更多参考信息细节
请确保在每次迭代过程中均严格遵循各项约束条件、专业术语、布局规范以及相关引用说明。
高保真度输入功能合适的日志与演示文稿
请确保在每次迭代过程中均严格遵循各项约束条件、专业术语、布局规范以及相关引用说明。
广泛的比例支持请仔细核对每一个科学要素。
请确保在每次迭代过程中均严格遵循各项约束条件、专业术语、布局规范以及相关引用说明。
研究人员审核如何使用 GPT Image 2 生成精准的图像？
请输入完整的研究结构，上传相关资料以确保准确性，随后将输出结果与各项约束条件逐一进行比对。
请输入研究内容
请粘贴相关方法说明、标题或结构化大纲，其中需包含目标受众以及所需的关系设定。
上传参考资料并选择布局
为源图像设定明确的用途，随后指定具体的文本内容、面板排列顺序、宽高比以及分辨率。
生成并执行科学质量审查
在导出前，请仔细检查术语、数值、表述内容、无障碍设置以及视觉呈现效果。
价格
选择你的方案
从论文配图、图文摘要到课题组的大量出图需求，按你的出图频率选择方案。
Starter
5 折$18$9/ 月
适合偶尔做论文配图、图文摘要或幻灯片配图。
开始使用包含
- 每月 130 积分
- 每月最多生成 65 张图
- 约每张图 $0.14
- 无水印下载
- 区域修改与版本历史
- 按年计费 $108
- 最高 4K 导出
- 图片转 SVG 工具
Plus
5 折$30$15/ 月
适合每周都要画示意图、准备投稿配图的研究者。
开始使用包含 Starter 全部功能，另外
- 每月 220 积分
- 每月最多生成 110 张图
- 约每张图 $0.14
- 按年计费 $180
Pro
5 折$62$31/ 月
适合课题组和出图量更大的用户。
开始使用包含 Plus 全部功能，另外
- 每月 480 积分
- 每月最多生成 240 张图
- 约每张图 $0.13
- 按年计费 $372
GPT图像生成工具 2：科学图表生成相关常见问题解答
关于分层提示词、文本渲染、高保真编辑功能、分辨率限制以及学术用途规范的相关解答。
GPT Image 2能够完成哪些早期的 OpenAI 图像模型难以实现的任务呢？
GPT Image 2在执行多层指令方面表现更为出色：它能将文本准确嵌入到既定布局中，完整保留原始细节信息，还能以更少的重试次数完成指定的编辑任务。
我该如何向 GPT Image 2 发出提示，让它在一幅科学示意图中正确呈现文字呢？
请提供准确的文本副本、层级结构、面板排列顺序以及排除项列表。请确保标签文字简短精炼，明确指定对齐方式，并在生成后仔细核对所有术语的准确性。
在制作科学图表时，我该选用 1K、2K 还是 4K 的分辨率呢？
草稿阶段建议使用 1K 分辨率；常规审核流程则选用 2K 分辨率。而对于那些需要呈现更多标签细节的复杂最终排版，则推荐采用 4K 分辨率。
GPT Image 2能够生成科学数据吗？
不可以。生成的图表数据绝不能被视为实验证据；研究人员仍需对所有的数值、结论、标签及解读负全责。