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一个多阶段方法分镜图提示词：每格展示该阶段的可视化输出
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一个多阶段方法分镜图提示词：每格展示该阶段的可视化输出

来源：GitHub 仓库 XYD-GIS/paper-toolkits 文件约 79 行，约 3.94 KB

一个多阶段方法分镜图提示词。

它解决的是：方法包含多个阶段，每个阶段都有可视化输出（如图像处理、序列预测、强化学习轨迹）。

它的结构：

  • 网格规格（如 2×2），按阅读顺序排列（左上 → 右上 → 左下 → 右下）
  • 每格是圆角正方形，2px 浅灰边框，格子间留 24px 白色间隙
  • 每格上方有加粗 Arial 短标题
  • 标题下方有斜体灰色一行描述（最多 8 词）
  • 格子内部：简化扁平矢量插画，展示该步骤的输出，使用相同的柔和配色
  • 相邻格子之间用细曲线箭头连接，表示流动
  • 风格：扁平矢量、白底、NeurIPS/ICML 图审美、Arial、比例匹配网格
  • 负向约束：不要照片、不要 3D 阴影、不要卡通、不要 emoji、不要低对比配色、不要投影

填空示例（4 阶段 vision pipeline）：

  • 网格规格 = 2x2
  • 第 1 格标题 = Step 1: Input
  • 第 2 格标题 = Step 2: Encoding
  • 第 3 格标题 = Step 3: Inference
  • 第 4 格标题 = Step 4: Output

调优提示：

  • 3×3 九宫格 → 更适合 GPT-Image-2 / DALL-E 这类支持高分辨率的模型
  • 每格内部要画"真实数据示意" → 在 prompt 中具体描述
  • 连接箭头乱 → 明确指定方向

适合谁：

  • 写论文要画多阶段方法分镜图的科研小组成员
  • 方法有多个阶段、每个阶段都有可视化输出的人
  • 想要 NeurIPS/ICML 图审美的人

用法： 把这段提示词复制到 AI 工具里，把占位符填上就行。

提示词

A {网格规格，如 2x2} grid storyboard for an academic paper, arranged in reading order (top-left → top-right → bottom-left → bottom-right). Each panel is a rounded square with a 2-pixel light gray border. Between panels, leave 24 pixels of white gutter.

Above each panel, in bold Arial, place a short panel title:
- Panel 1: "{第 1 格标题}"
- Panel 2: "{第 2 格标题}"
- Panel 3: "{第 3 格标题}"
- Panel 4: "{第 4 格标题}"

Below each panel title, in italic gray text (max 8 words), place a one-line description of what happens in this step.

INSIDE EACH PANEL: render a simplified, flat-vector illustration of what the step produces — for example a small data matrix, a feature map, a graph, or an output prediction. Use the same soft palette across all panels (consistent style).

Connect adjacent panels with thin curved arrows between their borders to indicate flow.

Style: flat vector, white background, NeurIPS / ICML figure aesthetic, Arial sans-serif. Aspect ratio matches grid (1:1 for 2x2, 1:1 for 3x3, 16:9 for 2x3).

Negative constraints: NO photorealistic, NO 3D shading, NO cartoon, NO emoji, NO low-contrast color combinations, NO drop shadows.

# 填空示例
{网格规格} = 2x2
{第 1 格标题} = Step 1: Input
{第 2 格标题} = Step 2: Encoding
{第 3 格标题} = Step 3: Inference
{第 4 格标题} = Step 4: Output

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