ソースは保持されています
オリジナルは、後のドラフトと並んで利用可能なままです。
科学図のAI支援修正
AIで科学図を修正
科学図をアップロードし、変更箇所をマークして修正内容を入力してください。元図を比較用に残したまま、新しいバージョンを生成します。
既存の図から始めます。
科学図をアップロードするか、例を選択するか、改訂リクエストを貼り付けてください。それぞれの結果によって会話の新しいバージョンが開始されます。
CNN を Visual Encoder に変更し、矢印を青緑色にして、3 つのモジュールを揃えます。
ガイド付きリビジョンを選択してください
制御された科学図修正ワークフロー
地域ガイダンス
マークとメモを使用して、正確な変更を示します。
バージョンの継続性
コンテキストを失うことなく、選択した結果から続行します。
人間による検証
生成されたすべての関係は作成者の決定に依存します。
ガイド付き改訂ケース
ソース、命令、リビジョンを合わせて参照してください。
各ケースでは、コンテキストのない洗練された出力ではなく、範囲の狭いリビジョン リクエストが示されています。
方法論のワークフロー
混雑した研究パイプラインを明確にする
ソースは不等間隔と一般的な中央ラベルを使用しています。このリビジョンでは、記載されている入力と出力を変更することなく、より明確なシーケンスが作成されます。
リビジョンプロンプト
CNN を Visual Encoder に変更し、3 つのモジュールを位置合わせし、青緑色の矢印を使用します。入力ラベルと出力ラベルを保持します。
- 処理モジュールを 1 つのベースラインに配置しました
- 要求されたコンポーネントのラベルを置き換えました
- ワークフローの矢印に一方向の色を適用しました
マルチモーダル AI アーキテクチャ
クロスモーダル融合からモダリティエンコーディングを分離
ソースでは、画像とテキストのパスウェイと直接タスク接続が混合されています。この改訂では、明示的な段階、共有表現、およびトレーニングのみの明確な目標が導入されています。
リビジョンプロンプト
MRI 入力と臨床テキスト入力を並列エンコーダー レーンに分離します。両方をクロスモーダル アテンションにルーティングし、次に共有埋め込みと 2 つのタスク ヘッドにルーティングします。補助アライメント目標を破線のトレーニング専用パスとして保持します。
- 画像エンコーダーと言語エンコーダーを並列レーンに分離
- トレーニングのみの目的からの区別された推論フロー
- 予測ヘッドと共有表現の両方を保存しました
縦断的研究デザイン
コホートの割り当てと生体試料のタイミングを明確にする
この改訂により、参加者のフローが評価スケジュールから分離されるため、読者は収集時点を失うことなくコホートの割り当てを追跡できます。
リビジョンプロンプト
スクリーニング、適格性、割り当て、および主要エンドポイントを 1 つの参加者フロー行に配置します。コホート A とコホート B を別々のブランチとして表示します。 MRI と採血をラベル付きの訪問タイムラインに移動し、すべてのソース時点を保存します。
- 参加者フローをスケジュールされた評価から分離
- 主要エンドポイントでのコホートの収束を明示的にしました
- すべての訪問および生体試料の時点を保存しました
細胞シグナル伝達経路
コンパートメントの境界とフィードバックを読み取れるようにする
改訂された経路では、各エンティティをその生物学的コンパートメントに割り当て、活性化と阻害を分離し、コンパクトな凡例で表記を説明しています。
リビジョンプロンプト
受容体 R、キナーゼ A、キナーゼ B、TF-X、阻害剤 I、および標的遺伝子を細胞外、サイトゾル、核コンパートメントごとに整理します。活性化には青緑の実線の矢印を使用し、抑制には先端が鈍い赤い破線を使用します。すべての名前付き関係を維持します。
- 各エンティティを正しいラベルの付いたコンパートメントに配置しました
- 活性化と抑制に異なる表記を使用しました
- フィードバック ループとすべての名前付き関係を保持しました
これらはガイド付きの製品例であり、顧客の結果ではありません。 AI の改訂により科学的な意味が変わる可能性があり、人間によるレビューが必要になります。
ケースライブラリを開くリビジョン機能
6 つの視覚的な変更、1 つの追跡可能なワークフロー。
有能な編集者は、要求された変更と、それに伴って移動できない情報を理解する必要があります。
ラベルを修正してください
隣接する用語を書き換えずに、モジュールの名前を変更するか、キャプションを短くします。
「CNN」を「ビジュアル エンコーダー」に置き換えます。他のすべてのラベルは変更しないでください。
接続を再ルーティングします
矢印のもつれを解き、活性化と抑制を区別し、方向性を保持します。
フィードバック パスをメイン フローから分離します。すべてのソース ノードとターゲット ノードを保持します。
階層を再構築します
ステージ、コンパートメント、コホート、または実験シーケンスごとにモジュールをグループ化します。
ブロックを取得、符号化、融合、予測の各ステージにグループ化します。
ビジュアルエンコーディングを正規化します
1 つの図全体で一貫して色、ストローク、形状、間隔を使用します。
推論には青緑を使用し、トレーニングのみのパスにはオレンジを使用し、コンパクトな凡例を追加します。
パネルを再構成する
パネルの順序を明確にし、マルチパート図全体で繰り返される要素を配置します。
パネル A と B を最初の行に配置します。キャプションを揃え、パネルの文字を固定します。
図の密度を減らす
科学コンテンツを削除せずに混雑した領域を分離することでスキャンを改善します。
経路分岐の周囲の間隔を広げます。名前付きエンティティやエッジは削除しないでください。
図が異なれば、異なるリビジョン ロジックが必要になります。
パスウェイ、研究設計、モデル アーキテクチャ、およびグラフィック要約には、それぞれ保護すべき独自の構造詳細があります。
リビジョンの焦点
コンパートメントの境界とフィードバックを読み取れるようにする
名前付きの生物学的実体と関係をすべて保持しながら、コンパートメントの境界と因果関係を明確にします。
チェックポイントの作成
- エンティティの配置はその生物学的コンパートメントと一致します
- アクティブ化と禁止には異なる表記が使用されます
- フィードバックの方向はソースと一致します
受容体 R、キナーゼ A、キナーゼ B、TF-X、阻害剤 I、および標的遺伝子を細胞外、サイトゾル、核コンパートメントごとに整理します。活性化には青緑の実線の矢印を使用し、抑制には先端が鈍い赤い破線を使用します。すべての名前付き関係を維持します。ケース全体を検査してください
細胞シグナル伝達経路改訂された図
検査できるリビジョン ループ。
ソースを表示したままにし、要求された変更を明示的に行い、ワークスペースから出力される前に出力を確認します。
ソースをアップロードします
修正する必要がある科学図から始めます。
ターゲットをマークします
変更が 1 つの領域に適用される場合は、アノテーション ガイドを使用します。
リビジョンの説明
何を変更する必要があり、何を変更しない必要があるかを述べます。
比較および検証
ラベル、関係性、科学的意味を情報源と照らし合わせて確認します。
プロンプト構造
作成者のように改訂プロンプトを作成します。
最も強力な命令は、要求された変更、保護されたコンテンツ、およびチェックが必要な詳細を定義します。
リビジョン プロンプトの例
MRI 入力と臨床テキスト入力を並列エンコーダー レーンに分離します。予測ヘッドと補助アライメント対物レンズの両方を保存します。破線のパスにトレーニングのみというラベルが付いており、ソース関係が削除されていないことを確認します。
変更
修正する必要がある正確なラベル、接続、領域、階層、またはビジュアル エンコーディングに名前を付けます。
保存
どのエンティティ、方向、用語、パネル文字、および関係を変更せずに残しておく必要があるかを示します。
確認
著者が生成後にソースと比較する必要がある科学的詳細を特定します。
特定の制約により曖昧さが軽減されますが、生成されたすべてのラベルと関係は依然として人間によるレビューが必要です。
レビュー担当者と PI のフィードバック
コメントを具体的な改訂計画に変換します。
図の横にフィードバックを貼り付けます。アシスタントは、新しいバージョンを生成する前に、それを明示的な視覚的な変更に変換できます。
査読者のコメント
“図 2 を理解するのは困難です。エンコーダモジュールとデコーダモジュールの関係を明確にし、ラベルの読みやすさを改善してください。”
改訂計画
- エンコーダーとデコーダーの段階を分離
- メインの方向接続を再描画します
- 用語を変更せずにラベル サイズを増やす
計画と生成された図には、引き続き作成者の検証が必要です。
リビジョンレコード
図 2 · 方法論のワークフロー
使用される命令
CNN を Visual Encoder に変更し、3 つのモジュールを位置合わせし、青緑色の矢印を使用します。入力ラベルと出力ラベルを保持します。
ラベルがチェックされました方向をチェックしましたソースは保持されています
すべての図変更の背後にある理由を保持してください。
ソース、指示、結果、および作成者のチェックが 1 つのレコード内でつながっていると、リビジョンの承認が容易になります。
上書きではなく比較します
新しいドラフトを、それを作成した正確なソースと照合して検査します。
承認された方向から続行します
選択した結果を次の狭いリビジョンの基礎として使用します。
リビジョンの根拠を保持する
共同作業者が変更の理由を理解できるように、指示を結果の横に置いてください。
人間による検証
プロの図は、単なる洗練された画像以上のものです。
AI は視覚的な構造を改善できます。科学的な正確さと投稿の準備は著者の判断に委ねられます。
科学的意味
AI 支援パス
不明確な関係性と視覚的に曖昧な方向性を表面化します。
著者チェック
すべてのエンティティと関係をソース資料と照合して確認します。
用語
AI 支援パス
階層、ラベルの長さ、コントラスト、配置を改善します。
著者チェック
正確な用語、表記法、略語、単位、大文字の使用を承認します。
ビジュアル システム
AI 支援パス
モジュールを位置合わせし、ストローク、間隔、色の役割を正規化します。
著者チェック
色と形状のセマンティクスに一貫性があり、アクセス可能であることを確認します。
提出適合
AI 支援パス
意図した図サイズでの読みやすさと構成を改善します。
著者チェック
ジャーナルのサイズ、ファイル形式、解像度、最終エクスポートを確認してください。
図は研究の引き継ぎごとに変更されます。
ラボでのディスカッション、共著者のレビュー、査読者の応答、提出物の最終チェックを通じて同じソースを使用します。
研究室ミーティング
科学的な議論がまだ新しいうちに、最初の視覚的な問題を捉えます。
アッセイのセットアップを分析段階から分離します。
共著者のレビュー
合意された図構造を再構築せずに、用語と階層を解決します。
原稿の用語を使用し、経路のすべてのエッジを保存します。
レビュー担当者の応答
書かれた批評を、制限された検査可能な改訂リクエストに変換します。
エンコーダーからデコーダーへのフローを明確にし、ラベルを拡大します。
送信チェック
選択したバージョンを作成者チームから離れる前に、意図したサイズで確認してください。
パネルのラベル、線の太さ、最終的な読み取り順序を確認します。
V1 スコープ
実験的証拠ではなく、図のために構築されました。
境界はプロダクトの一部です。ソースと照らし合わせてリビジョンを検査できる説明図に焦点を当てます。
向けに設計
01方法論とワークフロー図
02メカニズムと経路の図
03AI および ML のアーキテクチャ図
04グラフィカルな要約
05研究の概念図
科学図の説明Fig. 01
対象外
実験的機能の製造または削除
顕微鏡、ゲル、または医療画像内の領域のクローン作成
プロット値または基礎となる測定値の変更
すべてのリビジョンをレビュー可能にしておきます。
AI は、視覚的な変更の草案作成に役立ちます。研究者は引き続き、証拠、ラベル、関係性、および最終的な図に対して責任を負います。
01
ソースを保持します
オリジナルは、後のバージョンと並んで会話に残ります。
02
科学的意味を検証する
エクスポートまたは公開する前に、用語、記号、矢印、関係を確認してください。
03
適切な素材を使用する
ここの説明図を修正します。生の実験データを適切な科学ワークフローで保存します。
改訂前の質問
V1 ワークフローがサポートするもの、停止する場所、研究者がまだ確認する必要があるもの。
AI Figure Editor は、科学図用の改訂ワークスペースです。既存の図をアップロードし、要求された変更を記述し、元の図を破棄せずに新しいバージョンを生成します。
V1 は、概念図、方法論のワークフロー、メカニズムの図、グラフィカルな要約、AI または ML のアーキテクチャ図用に設計されています。
はい。注釈ガイドを追加し、変更について説明します。マークされたコピーが要求された領域をガイドする間、ソース図は主な入力のままです。
いいえ。生成画像モデルは、ラベル、シンボル、科学的意味を変更する可能性があります。すべての結果は草案であり、ソースと比較し、有資格者によってレビューされる必要があります。
この製品は、基礎となる実験データの生成的変更をサポートしていません。説明図やデータ図以外のレイアウトに使用し、証拠の捏造、削除、複製、選択的な強化には使用しないでください。
いいえ。ソース イメージと生成された結果は会話に残るため、バージョンを比較し、選択した結果から続行できます。
はい、ワークスペースはテキストの説明から新しい科学図を作成できますが、V1 製品は既存の図の修正を中心に最適化されています。
リビジョンのフィードバックを新しい図のバージョンに変換します。
図をアップロードし、変更を説明し、結果を比較し、使用前にあらゆる科学的詳細を検証します。
