SciDraw AI

SciDraw AI 官网把自己定义为做「publication-ready scientific illustrations & data visualizations」的平台，即用 AI 产出可直接用于发表的科学插图与数据可视化。目标人群写得很明确：研究人员、研究生、教育者与科学传播者，官网称已有 35,000+ 研究人员、学生与教育者使用。与通用文生图工具不同，它把重点放在可编辑的矢量导出与期刊规范上。

核心能力

• 文生图（Text-to-image）：官方称可从文字描述生成科学插图。
• 草图细化（Sketch refinement）：官方称可把手绘草图转换为成稿级图。
• 数据可视化：官方称可从 CSV/Excel 生成论文级图表，并自动生成 Python matplotlib/seaborn 代码，支持箱线图、散点图、热力图、回归等 10 多种图表类型。
• SVG/PDF 可编辑导出：官方称可导出可编辑矢量图供期刊使用，也可导出 SVG 在 Illustrator 或 Figma 中精修，或导出 PPTX 在 PowerPoint 直接改标签。
• 期刊规范与模板：官方称支持 Nature、Science、Cell、PLOS 与 ACS 的期刊标准，内置 7+ 模板（含目录图 TOC graphics、期刊封面与机制图）以及 6+ 视觉风格。
• 三种生成模式与工具链：官方称提供 3 种 AI 生成模式，可多轮对话精修标签、颜色与布局；另有 46 个图表工具与科研、教学模板。

适合谁

• 博士与研究生：要把实验结果、研究路线做成论文插图、期刊封面或 graphical abstract。
• 高校教师与教育者：需要为课堂讲义、教学海报制作标注示意图，如植物细胞剖面、食物网。
• 科研人员与实验室团队：要按 Nature、Science 等期刊规范出图并提交矢量文件的作者。
• 科学传播与科普编辑：把 mRNA 疫苗原理、CRISPR 机制等专业内容转成易懂信息图的人。

使用建议

• 分清两条路径：插图用文生图或草图细化，数据图走 Data Visualization 上传 CSV/Excel，别用插画模式硬做统计图。
• 投稿前把 SVG 或 PPTX 导进 Illustrator 或 PowerPoint 手动微调标签与配色，官方正是按「可编辑」设计这条工作流。
• 用期刊预设与色盲友好配色能减少返修，但最终尺寸、字体与分辨率仍要对照目标期刊要求核对。
• 计费按积分，官方称注册赠 10 积分、每天再送 5 积分，标准 2K 提示词与自定义生成消耗 5 积分，不同模式消耗不同。
• 官方说明当前不提供公开 REST API、MCP 服务、webhooks、SDK 或 CLI，自动化需求只能走网页界面；生成图版权与发票规则请按官网 FAQ 与最新条款确认。