为论文配图而生的中文 Prompt 库
精选中文学术 prompt：研究框架图、技术路线图、机制示意图、统计图。一键复制、一键试用。
60+ Prompts
8 Categories
3 Languages
10 个 Prompt
Decoder-Only LLM Architecture (GPT-Style)
Stacked decoder blocks with masked self-attention and a language modeling head.
扩散模型流程
正向加噪、反向去噪、时间步和噪声预测组成的扩散模型结构图。
GAN 训练流程
生成器、判别器、真实样本、伪样本与损失反馈组成的 GAN 训练闭环。
Graph Neural Network Message Passing
Node feature update via neighborhood aggregation across L message-passing layers.
Mixture-of-Experts (MoE) Layer
Sparse routing of tokens through a gating network into top-k experts.
多智能体框架
由有向图组织的多智能体协同评估工作流，含任务分解、知识检索、推理与校验。
RAG 系统流程
查询、向量检索、上下文拼接、LLM 生成与离线索引组成的 RAG 流程图。
Transformer 架构
编码器-解码器 Transformer 架构图，包含注意力、残差连接和输出头。
U-Net 分割
编码器、解码器、跳跃连接和分割输出组成的 U-Net 医学/遥感分割图。
ViT 架构
图像切块、Patch Embedding、位置编码、Transformer Encoder 和分类头流程。
如何写出高质量 Prompt
评分高的 prompt 共享四个要素：先点目标、再列要素、定布局、最后定风格。
1. 目标
一句话说清要画什么。控制在 25 字以内。
2. 要素
用 bullet 列出要包含的模块、阶段、数据系列或分子，模型会按 prompt 原文复现标签。
3. 布局
明确选一个朝向（左到右、上到下、2x2 网格、辐射状），不要混合。
4. 风格
指定调色板、字体、目标期刊，以及图生图时的保留规则。