本教程适用于需要在科研论文中表达机制对比、结构差异、流程路径选择等内容的场景。
📌 一、使用场景
这种图示风格适用于多种科研领域，常用于解释不同方法、策略或机制之间的结构性差异，特别适合：
| 场景类别 | 说明 | 示例 |
| 模块机制对比 | 比较结构组成、处理方式 | GNN 聚合、信号路径、认知系统 |
| 信息/信号流表达 | 输入-处理-输出路径可视化 | 数据流、神经传导、政策流程 |
| 选择机制图解 | 体现部分路径激活或跳过 | 注意力机制、门控网络、选择性治疗 |
| 方法创新结构图 | 说明“我们的方法”和现有方法结构差异 | 可解释 AI、智能控制、合成路径 |
| 多子模块流程图 | 多种策略并列对比 | 决策系统类型、图聚合方式、图信号扩散 |
适用学科包括但不限于：
- 计算机科学（ML、CV、NLP、GNN）生物医学（信号传导、机制图、通路图）社会科学（治理模式、行为机制）认知科学与心理学（系统对比）工程控制与系统建模
✏️ 二、通用中文提示词模板 (用的时候风格指南可以粘贴到提示词下面一块儿给AI 「风格指南非必须」)
请生成一张科学风格的图示，用于对比 [子概念/方法]： (a) [方法一]，(b) [方法二]，(c) [方法三]，...(e) [方法五，本文提出]
每种方法使用独立的 3D 块状结构图，采用等距视角：
灰色块表示输入输出橙色块表示处理模块使用箭头表示流程方向，星号 ★ 表示选择，⚖ 表示投票，📊 表示算法等子图编号为 (a)-(e)，下方有方法名称图右下角加图例，说明各元素意义风格简洁清晰，适合论文配图，字体使用 Times New Roman 或其他衬线体。
示例提示词：
请生成一张科学风格的图示，用于对比三种图神经网络（GNN）中的聚合策略：平均聚合（Mean Aggregation）、注意力聚合（Attention Aggregation）和选择性聚合（Selective Aggregation，本文提出）。图示采用立体等距视角的 3D 块状风格：灰色立方体表示输入/输出节点；橙色立方体表示聚合模块或处理模块；使用箭头表示信息流方向；使用星号（★）表示“选择性”行为；每个子图标注为 (a)、(b)、(c)，并配有小标题，如“(a) Mean Aggregation”。请在图右下角添加图例，说明各个元素的含义（例如：灰色为输入输出、橙色为操作模块、★为选择性、→为信息流）。图整体风格应简洁、对称、专业，字体使用学术感的衬线字体（如 Times New Roman）。该图用于论文中展示方法创新，请保持高质量与一致性。可以参考下方风格指南。创建图片 请生成一张科学风格的图示，用于对比五种典型的决策机制：(a) 多数投票决策（Majority Voting）(b) 专家小组决策（Expert Panel）(c) 数据驱动算法决策（Algorithmic Decision）(d) 分层协商式决策（Deliberative Hierarchy）(e) 混合型智能决策（Hybrid Decision，本文提出）每种决策方式用一个独立子图表示，构图格式一致，整体采用 3D 等距视角结构图风格：灰色立方体表示输入（如意见、数据、偏好）和最终输出（决策）橙色立方体表示处理模块（如专家、算法、协商机制）使用箭头表示信息流与决策流程使用符号（如 ★ 表示选择性，⚖ 表示投票，📊 表示算法）增强表达每个子图标注为 (a)–(e)，并在下方标明方法名称；图右下角添加图例，说明颜色和符号的含义图整体结构清晰，风格学术严谨，适合用于论文插图或研究报告，字体采用 Times New Roman 或类似衬线字体。🌟 三、实例推荐主题
计算机科学
- GNN 聚合方式：Mean、Max、Attention、GRU-style、Selective (ours)Transformer 变体：Vanilla、Sparse、Performer、Low-Rank、Dynamic (ours)
生物/医学
- 细胞信号传导机制：GPCR、RTK、离子通道、核受体、组合激活 (ours)
社会/认知/政策类
- 决策模型对比：投票决策、专家组、算法推荐、公众协商、混合智能 (ours)
风格指南（Style Guide）
图形构图
- 每种方法对应一个子图，排列为横排、2x2、3x2 等形式；每个子图包含：输入 → 操作模块 → 输出；子图编号：(a)、(b)、(c)...，最后一个标注为 (ours)；子图之间使用虚线分割。
元素样式
| 元素 | 样式 | 说明 |
| 输入/输出 | 浅灰立方体 | 表示结构、数据、节点等 |
| 操作/模块 | 橙色立方体 | 表示处理过程、聚合、变换等 |
| 箭头 → | 黑色箭头 | 表示流动方向 |
| 特殊符号 | ★、=、+、⚖、📊 | 表示选择、融合、投票、算法等含义 |
| 字体 | Serif 字体（如 Times） | 符合论文风格 |
图例建议
在右下角加图例区，示例：
⎔ Input/output⧈ Filter / Process→ Flow★ Selection= Aggregation Result配色建议
- 推荐默认配色：灰（输入/输出）+ 橙（操作）+ 黑（符号与箭头）；保持风格一致性；可跨学科使用；必要时按学科语义调整（如绿色代表激活）。
