亲测！Gemini一句话复现顶刊论文图片，碾压ChatGPT/Grok 3

论文图片复现是新手小白学习过程中的必经之路，但在实际操作中时常面临诸多挑战。随着人工智能技术的进步，我们现可借助AI模型来复现论文图片，从而更深入地理解原文逻辑和研究方法。 然而，不同AI模型在论文图像复现能力上存在明显差异。通过对Gemini、ChatGPT和Grok 3的综合比较，结果表明Gemini在图像还原精度和细节保留方面表现更为出色。

箱形图

箱形图在生物领域中常用于展示数据的分布情况，直观反映中位数、离散程度及异常值，便于比较不同处理或样本间的差异。

Prompt

请帮我复现附件中的箱形图，给出可运行的Python代码

复现结果

散点图

散点图在生物领域中用于展示两个变量间的关系，便于发现相关性、聚类趋势或异常数据点。

Prompt

请帮我复现附件中的散点图，要求细节一致，给出可运行的Python代码

复现结果

小提琴图

小提琴图在生物领域用于展示数据分布及密度信息，结合箱形图优势，便于比较不同组间的表达差异。

Prompt

请帮我复现附件中的小提琴图，要求细节一致，给出可运行的Python代码

复现结果

RDA图

RDA图在生物领域中用于探索环境因子与物种分布之间的关系，揭示群落结构的变化趋势和主要影响因素。

Prompt

请帮我复现附件中的RDA图，要求细节一致，给出可运行的Python代码

复现结果

小结

以上4个案例均为小编一次对话生成的效果。虽然无法完全还原原图，但从结果来看，Gemini 2.5 Pro 模型的复现效果最好。如果你有图片复现的需求，可以通过对话继续优化图片，或者基于逻辑理解，将自己的数据填入代码，生成你想要的图片效果。