近期,OpenAI新推出的ChatGPT 4o原生图像生成功能一经发布,立刻在AI领域掀起了轩然大波。各路专家和爱好者纷纷尝试“动嘴造图”,引发无数讨论。
作为一名深耕科研的“科研狗”,我深知图像数据的生成和处理在科研工作中是一个既关键又繁琐的任务。GPT-4o原生图像生成功能是否可以成为科研人员得力的助手,提高科研效率?让我们往下看👇
为了探究衰老如何影响人类卵巢的细胞和分子方面,设计整体的研究流程。绘制一张卵巢衰老机制研究流程图:使用单细胞转录组和空间转录组两种分析技术,然后对分析结果进行实验验证,通过基因敲除小鼠验证。
图1是单细胞分析常见的umap图,把图1加上“Galaxy”星系的效果,类似图2,颜色的深浅表示细胞密度,圈内为不同的细胞类型。
根据附件表格的数据,绘制一张完整的火山图,上调基因用红色,下调基因用蓝色。有图注、坐标轴、坐标轴数值和名称等完整信息。
如图所示的火山图,去掉左边的淡紫色背景方框和右边的淡粉色背景方框。把图中三个蓝色的点变成红色。图中有一条平行于x轴的淡粉色虚线,在虚线的最右侧添加上“α=0.5”。其他部分完整保留,不可缺少。
常染色体显性多囊肾病 (Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease, ADPKD) 是一种常见遗传性肾病,该病以常染色体显性方式遗传,子代发病率为50%。ADPKD 的两个主要致病基因是 PKD1 和 PKD2。绘制一张常染色体显性多囊肾病致病机制图。
在使用 AI 进行图像生成时,为了确保最终的效果符合预期,可以遵循以下几点建议:
✅优先使用英文描述
由于GPT 4o在解析英文描述时的准确度通常高于中文,因此在输入提示词(Prompt)时,建议先将描述翻译成英文后再输入。
✅提供详细要求
为了确保生成的图像更加精准,建议提供详细且结构化的描述性指令,以减少后续修改的时间和精力。
✅明确使用场景与风格
不同场景对风格的需求不同:
✅图像格式与修改限制
目前GPT 4o生成的图像不支持分层,这意味着无法直接在后期进行拆分或调整。因此,如果后续需要进行精细化修改,建议结合其他设计工具进行额外加工。
✅复杂图像的分步处理
对于结构较为复杂的图像,可以分阶段生成,再组合最终图像。每次专注于一个功能模块,避免提示词冗长导致生成图像过于杂乱。
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