专利图、论文图太费时？GPT4o科研绘图实测结果全公开

推荐语

GPT4o科研绘图能力全解析，助你快速高效完成学术绘图。

核心内容：
1. 科研绘图的普遍痛点及GPT4o的应对策略
2. GPT4o绘图功能的实测优势与局限分析
3. GPT4o在特定科研绘图类型中的表现及优化建议

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在学术研究和技术开发领域，一张精准的图形往往胜过千言万语。

对我们这些每天与专利图、论文插图打交道的人来说，绘图既是必要技能，也是一大痛点。

当OpenAI发布GPT4o新版本，声称具备增强的图形生成能力时，我第一时间进行了深入测试。

接下来，我将分享第一手测试体验，并给出几种实测后GPT4o相对表现较好的科研绘图类型及提示词，帮你节省试错时间。

注意：测试结果可能因模型版本和具体任务而异。

科研绘图痛点：我们的共同挣扎

作为一名资深专利工程师，我深知绘图过程中的典型困境：

1. 1. 时间成本高：一张复杂的专利附图往往需要2-3小时，甚至更长。有时候改一个小细节，就得重新调整整个图形。
2. 2. 表达不精准：技术人员想表达的细节和概念，在图形上往往难以精确呈现，导致审稿人或审查员误解。
3. 3. 软件学习门槛：专业绘图软件如AutoCAD、SolidWorks学习成本高，大多数研究人员只能停留在"勉强能用"的水平。

GPT4o科研绘图功能测评：优势与局限

经过一周的密集测试，我发现GPT4o的绘图功能呈现出明显的"两面性"：

优势:

• 概念理解能力强，能快速抓住技术核心
• 适合生成简单、概念性的示意图
• 交互式修改方便，能根据反馈迭代优化

局限:

• 文字标注经常出现畸变问题，尤其是复杂图形中的小字标签
• 生成速度较慢，复杂图形可能需要30秒以上
• 精细度和准确性有限，不适合需要精确尺寸和复杂细节的图形

GPT4o相对擅长的科研绘图类型

经过实测，我发现GPT4o在以下几类科研绘图中表现相对较好：

1. 1. 简单概念性示意图

这类图形侧重表达概念而非精确细节，GPT4o理解能力强，能够较好地捕捉和呈现核心思想。

提示词模板:

请绘制一个关于[概念/原理名称]的简单概念示意图，包含以下关键元素：
[元素A]：代表[含义描述]
[元素B]：代表[含义描述]
...
元素之间的关系：[简要描述元素间的关系]
图形风格：简洁明了，使用[2-3种颜色]，最小化文字标注
额外说明：重点突出[核心概念/关系]，避免过多细节

实例提示词:

请绘制一个关于量子计算基本原理的简单概念示意图，包含以下关键元素：
1. 量子比特(Qubit)：代表量子计算的基本单位，可同时处于多个状态
2. 叠加态：代表量子比特的特殊状态，表示0和1的概率叠加
3. 量子纠缠：代表两个或多个量子比特间的特殊关联
4. 量子测量：代表观测对量子状态的影响
元素之间的关系：量子比特可处于叠加态，多个量子比特可形成纠缠，测量会导致叠加态坍缩
图形风格：简洁明了，使用蓝色和紫色为主，最小化文字标注（务必使用中文标注）
额外说明：重点突出量子计算与经典计算的区别，避免复杂的数学公式

来看看GPT4o的结果：

1. 2. 简化版流程示意图

对于不太复杂的流程，特别是概念性流程，GPT4o能够表现得相对较好。

提示词模板:

请创建一个简化版的[流程名称]示意图，包含以下主要步骤：
[步骤A]：简要描述
[步骤B]：简要描述
...
流程连接：步骤之间通过[箭头/线条]连接，表示[逻辑关系]
风格要求：使用[颜色方案]，简洁的图标，最少的文字说明
注意事项：重点突出[关键步骤]，保持整体图形简单清晰，避免复杂分支

实例提示词:

请创建一个简化版的机器学习模型开发流程示意图，包含以下主要步骤：
数据收集：获取原始数据集
数据预处理：清洗、标准化、特征工程
模型选择：根据问题类型选择合适算法
模型训练：使用训练集优化模型参数
模型评估：使用测试集验证性能
模型部署：将模型应用到实际环境
流程连接：步骤之间通过简单箭头连接，表示线性进展，在评估与训练间添加反馈循环
风格要求：使用蓝绿色调配色方案，简洁的标志性图标，极简文字说明
注意事项：重点突出数据预处理和模型评估两个关键步骤，保持整体图形简单清晰，避免技术术语过多

出图结果：

1. 3. 简化结构示意图

对于结构不太复杂、不需要精确尺寸的设备或系统结构，GPT4o可以提供基本的视觉表达。

提示词模板:

请绘制一个[设备/系统名称]的简化结构示意图，包含以下主要组件：
[组件A]：基本位置和形状描述
[组件B]：基本位置和形状描述
...
组件关系：简要描述各组件间的相对位置和连接方式
图形要求：使用简单线条和基本形状，避免复杂细节，采用[2D/简化3D]视角
额外说明：不需要精确比例，重点展示组件间的关系和基本布局

实例提示词:

请绘制一个太阳能发电系统的简化结构示意图，包含以下主要组件：
太阳能电池板：矩形板状，位于系统顶部
充电控制器：小型矩形盒，位于电池板下方
蓄电池组：圆柱形，位于系统中部
逆变器：方形盒，连接蓄电池和用电设备
用电设备：简化图形代表家用电器
组件关系：太阳能电池板通过导线连接到充电控制器，控制器连接蓄电池组，蓄电池通过逆变器连接到用电设备
图形要求：使用简单线条和基本形状，避免复杂细节，采用2D侧视图
额外说明：不需要精确比例，加入简单箭头指示能量流向，用太阳图标表示光源，最小化文字标注

出图结果：

1. 4. 基础原理图解

对于需要解释基本原理且不需要精确细节的图解，GPT4o也有一定表现。

提示词模板:

请创建一个解释[原理/现象名称]的基础图解，需包含：
[关键组成部分A]：简要描述
[关键组成部分B]：简要描述
...
关键点说明：使用极简表达方式展示[核心原理/关系]
视觉风格：清晰简洁，只使用必要的图形元素，采用[配色方案]
特别注意：避免复杂标注和文字说明，优先使用视觉元素表达含义

实例提示词:

请创建一个解释温室效应基本原理的简化图解，需包含：
太阳：作为能量来源
地球表面：接收太阳辐射
大气层：含有温室气体
红外辐射：从地表释放
热能捕获：温室气体捕获部分红外辐射
关键点说明：使用极简表达方式展示阳光穿透大气层到达地表，地表吸收能量后以红外形式辐射，部分红外被大气中的温室气体捕获并反射回地表的过程
视觉风格：清晰简洁，只使用必要的图形元素，采用黄色代表阳光，红色代表红外，蓝色代表大气层
特别注意：避免复杂标注和文字说明，使用箭头和简单线条表示能量流动方向，保持整体图解直观易懂

出图结果：

实测经验：优化GPT4o科研绘图的实用技巧

经过多次测试，我总结了几点能显著提升GPT4o绘图效果的关键技巧：

1. 1. 简化需求：分解复杂图形为更简单的概念，GPT4o对概念的理解远好于对细节的处理。
2. 2. 减少文字标注：文字标注是当前GPT4o的弱点，尽量减少图内文字，必要时可在图外添加说明。
3. 3. 降低精确度期望：不要期望像CAD软件那样的精确比例和尺寸，专注于概念表达。
4. 4. 迭代优化：先获取基本图形，然后针对性提出修改建议，分步完善。
5. 5. 控制图形复杂度：元素数量控制在7个以内效果最佳，过多组件会导致质量下降。

实用工作流：将GPT4o整合进研究工作

基于测试结果，我推荐的GPT4o科研绘图工作流是：

1. 1. 需求分析：明确图形的核心目的是表达概念还是展示精确结构
2. 2. 评估适用性：如果是概念性、简化版图形，选择GPT4o；如果需要精确细节，仍建议使用专业软件
3. 3. 准备提示词：使用上述模板，清晰描述需求，强调简洁性
4. 4. 生成与迭代：获得初版图形后，有针对性地提出修改建议
5. 5. 后期处理：必要时将GPT4o生成的图用作"草图"，在专业软件中进一步完善

实测总结：GPT4o科研绘图的真实价值

经过多轮测试，我对GPT4o的科研绘图能力有了更客观的认识：

• 它适合快速生成概念性示意图，帮助我们在头脑风暴和初步设计阶段可视化想法
• 它能节省30%-50%的时间用于生成简单图形，但复杂图形的质量和效率仍有待提高
• 它有助于跨越专业绘图软件的学习门槛，让技术人员能快速表达想法
• 文字畸变问题和生成速度慢是当前需要改进的主要问题

GPT4o不太可能完全取代专业绘图软件，但它已经成为科研工作者的有力辅助工具，特别是在概念沟通和初步设计阶段。

写在最后

任何工具都有其适用范围和局限性。GPT4o的科研绘图功能虽然还不完美，但已展现出巨大潜力。作为技术工作者，我们需要理性看待AI工具，既不神化也不妖魔化，而是找到它最适合的应用场景。

我刚结束的一次项目讨论中，用GPT4o生成的概念示意图帮助团队快速达成共识，节省了大量沟通时间。尽管后期还是需要设计师完善，但初期沟通效率的提升是显而易见的。

如果你也在科研绘图领域寻找效率提升，欢迎尝试本文分享的提示词模板，并将你的使用体验和我交流。