Bidili Generator部署案例科研团队私有化部署用于论文配图自动化生成1. 引言如果你在科研团队工作一定遇到过这样的场景论文写到一半需要一张示意图来辅助说明但找遍图库都没有合适的或者实验数据出来了想做个漂亮的图表展示但自己又不是设计专业出身又或者团队需要统一风格的配图但每个人做出来的效果参差不齐。传统的解决方案要么是找专业设计师成本高、周期长要么是用简单的绘图工具凑合效果差、不专业要么是团队成员自己摸索效率低、质量不稳定。特别是对于需要大量配图的科研团队来说这简直是个无底洞。今天我要分享的就是我们团队最近成功部署的一个解决方案——Bidili Generator。这是一个基于Stable Diffusion XLSDXL1.0模型专门为科研配图需求定制的图片生成工具。我们把它私有化部署在实验室服务器上现在团队成员都可以通过浏览器直接使用生成符合论文要求的专业配图。最让我惊喜的是这个工具不仅解决了“有没有图”的问题更重要的是解决了“图好不好看”、“风格统不统一”、“能不能快速修改”这些更深层次的需求。而且因为是本地部署所有数据都在自己服务器上完全不用担心隐私泄露问题。2. 为什么科研团队需要私有化图片生成工具2.1 科研配图的特殊需求科研配图和普通图片不太一样它有自己的一套要求。首先是对准确性的要求很高示意图不能有科学错误其次是需要一定的专业性看起来要像那么回事还有就是风格要统一同一篇论文里的所有配图要有协调感。我们团队之前试过用一些在线的AI绘图工具但很快就发现了问题。在线工具生成的图片风格五花八门今天用这个工具生成的是卡通风格明天用那个工具生成的是写实风格放在一起特别不协调。而且在线工具对专业术语的理解能力有限经常生成一些似是而非的内容。还有一个更实际的问题——数据安全。科研数据很多时候是保密的特别是还没发表的成果。把我们的研究内容描述输入到第三方AI工具里总感觉不太放心。万一数据泄露了或者被平台拿去训练模型了那损失可就大了。2.2 Bidili Generator的解决方案Bidili Generator就是针对这些问题设计的。它基于SDXL 1.0这个目前最先进的文生图模型之一然后加上了我们专门为科研场景训练的LoRA权重。什么是LoRA你可以把它理解成给大模型安装的一个“插件”或者“风格包”。SDXL本身是个通用模型什么都能画但可能画得不够“科研范儿”。我们通过LoRA技术用大量的科研配图数据对模型进行了微调让它学会了科研配图的画风、配色、构图特点。这样生成出来的图片一看就是学术论文里该有的样子——简洁、清晰、专业不会太花哨也不会太随意。而且因为是我们自己训练的LoRA所以风格完全可控所有团队成员生成的图片都能保持统一。3. Bidili Generator核心技术解析3.1 基于SDXL 1.0的架构优势SDXL 1.0是目前开源社区里最强大的文生图模型之一它的画质、细节、对复杂提示词的理解能力都比之前的版本有了质的提升。但强大的能力也带来了更高的硬件要求——SDXL模型本身很大对显存的需求很高。Bidili Generator在这方面做了很多优化。它支持BF16精度加载这是一种兼顾了精度和效率的数值格式。简单来说就是用更少的内存做更多的事。在我们的测试中同样的4090显卡用BF16可以比用FP16多生成一些图片或者生成更大尺寸的图片。还有一个很重要的优化是显存碎片治理。不知道你有没有遇到过这种情况明明显存还没用完但程序就是报错说内存不足。这就是显存碎片的问题。Bidili Generator通过一些技术手段让显存的使用更加高效减少了这种“有内存但用不了”的情况。3.2 LoRA权重适配与强度控制LoRA是Bidili Generator的核心特色。我们为科研配图专门训练了一套LoRA权重这套权重包含了科研配图的各种元素——从分子结构示意图到实验装置图到数据可视化图表再到理论模型示意图。在工具界面上你可以看到一个“LoRA权重强度”的滑块范围是0.0到1.5。这个滑块控制着LoRA风格的影响程度0.0完全不用LoRA就是原生的SDXL模型生成通用风格的图片0.5轻度使用LoRA在保持内容准确性的基础上加入一些科研风格1.0标准强度生成典型的科研配图风格1.5高强度风格化更明显适合需要突出视觉效果的场合这个设计非常实用。有时候我们只需要一点点科研风格有时候则需要很强的风格化效果。通过这个滑块可以精确控制生成结果而不是只能二选一。4. 私有化部署实战指南4.1 环境准备与快速部署部署Bidili Generator其实比想象中简单。我们团队没有专门的运维人员就是几个研究生自己搞定的。整个过程大概花了两个小时大部分时间是在下载模型文件。硬件要求GPU至少12GB显存推荐16GB以上内存16GB以上存储至少20GB可用空间主要放模型文件软件环境Python 3.8PyTorch 2.0CUDA 11.8根据显卡驱动选择对应版本部署步骤克隆代码仓库git clone https://github.com/xxx/bidili-generator.git cd bidili-generator安装依赖pip install -r requirements.txt下载模型文件这里需要下载两个文件SDXL 1.0基础模型大约7GBBidili LoRA权重文件大约150MB我们把这些文件放在项目的models目录下。配置参数修改config.yaml文件主要设置model_path: ./models/sd_xl_base_1.0.safetensors lora_path: ./models/bidili_lora.safetensors device: cuda # 使用GPU precision: bf16 # 使用BF16精度启动服务streamlit run app.py启动成功后控制台会显示一个本地地址通常是http://localhost:8501。在浏览器里打开这个地址就能看到工具的界面了。4.2 参数配置详解工具界面很简洁主要就是几个参数需要设置。我结合我们团队的实际使用经验给大家一些建议提示词Prompt怎么写科研配图的提示词和普通图片不太一样要更具体、更准确。我们的经验是先说主体先描述图片的核心内容a detailed schematic diagram of a neural network architecture再加细节补充具体的元素和布局with input layer, hidden layers, and output layer clearly labeled, arrows showing data flow最后加风格指定科研风格in a clean scientific illustration style, white background, professional academic diagram可以加LoRA触发词如果需要强风格bidili_style, scientific_diagram负面提示Negative Prompt的作用这个很多人会忽略但其实很重要。负面提示告诉模型“不要生成什么”。对于科研配图我们通常这样设置ugly, blurry, low quality, cartoon, anime, artistic, painting, watermark, text, signature这样能过滤掉一些不想要的风格让生成结果更符合科研要求。其他参数建议参数推荐值说明步数Steps25-30步数越多细节越丰富但时间也越长。25步是个平衡点CFG Scale6.0-8.0控制提示词的影响力。值太低不听指挥值太高会过度扭曲图片尺寸1024x1024SDXL的最佳尺寸画质最好LoRA强度0.8-1.2根据需求调整。一般论文配图用1.0左右5. 科研配图生成实战案例5.1 分子结构示意图生成我们团队有个化学方向的课题组经常需要画分子结构图。传统方法是手画或者用专业的化学绘图软件但都很费时间。用Bidili Generator之后流程简化了很多。比如要画一个“石墨烯的分子结构”提示词可以这样写a molecular structure diagram of graphene, hexagonal lattice pattern, carbon atoms arranged in a honeycomb structure, clean scientific illustration, white background, labeled with atom symbols负面提示blurry, distorted, unrealistic, artistic rendering, colorful参数设置步数28CFG Scale7.5LoRA强度1.0图片尺寸1024x1024生成的结果很专业六角形的晶格结构清晰可见碳原子的位置准确整体风格就是标准的科研配图。如果需要修改比如想突出某个特定的键合方式只需要在提示词里加一句再生成一次就行了几分钟就能搞定。5.2 实验装置示意图另一个常见的需求是画实验装置图。我们有个做流体力学实验的团队每次写论文都要画那个复杂的实验台示意图。传统方法是先用CAD画线框图然后导入到绘图软件里上色、加标注整个过程可能要一两天。现在用Bidili Generator提示词可以这样写a schematic diagram of a fluid dynamics experimental setup, showing water tank, pump, flow meters, pressure sensors, data acquisition system, with arrows indicating flow direction, clean technical drawing style为了更准确还可以加一些细节描述the setup includes a rectangular water tank with dimensions labeled, centrifugal pump connected via PVC pipes, electromagnetic flow meter, differential pressure transducer, and a computer for data collection, all components neatly arranged and clearly labeled生成的结果虽然不能100%替代专业的工程图纸但对于论文配图来说已经足够用了。关键是速度快从有想法到出图可能就十几分钟。5.3 数据可视化图表美化科研论文里有很多图表虽然数据是核心但图表的呈现方式也很重要。一个美观、清晰的图表能让读者更容易理解你的研究成果。Bidili Generator不能直接处理数据但可以生成图表的模板或者背景。比如我们要做一个“不同温度下材料性能变化”的折线图可以先生成一个漂亮的图表框架a professional scientific line chart template, with x-axis labeled Temperature (°C), y-axis labeled Material Property (MPa), grid lines in light gray, clean and modern design, suitable for academic publication然后把这个生成的结果导入到PPT或者Keynote里作为背景再在上面用真实的软件画折线图。这样出来的图表既有专业的数据又有美观的呈现。6. 团队协作与工作流优化6.1 统一风格管理部署Bidili Generator后我们团队最大的收获就是配图风格的统一。以前每个人用的工具不同、审美不同做出来的图放在一起就像拼盘。现在大家都用同一个工具、同一个LoRA权重生成图片的风格自然就统一了。我们还建立了一个“提示词库”把常用的配图类型和对应的提示词整理成文档。比如分子结构类用什么提示词、什么参数实验装置类用什么描述、注意哪些细节理论模型类怎么表达抽象概念数据图表类怎么设计美观的模板新成员加入团队后先看这个提示词库很快就能上手。老成员有新的好用的提示词也会分享到库里。这样整个团队的配图水平都在不断提高。6.2 批量生成与迭代优化写论文的时候经常需要多个版本的配图。比如同一个实验装置可能需要正面视角、侧面视角、细节特写等不同角度的示意图。用传统方法每画一张新图都要从头开始。用Bidili Generator只需要修改提示词里的视角描述就能快速生成多个版本a schematic diagram of the experimental setup, front view a schematic diagram of the experimental setup, side view a schematic diagram of the experimental setup, top-down view a close-up detail of the sensor mounting mechanism然后从中选最合适的或者组合使用。这种迭代优化的方式让配图设计从“一次性工程”变成了“可迭代的过程”效率提升很明显。6.3 质量控制流程虽然AI生成很方便但质量控制还是必要的。我们团队建立了一个简单的审核流程内容准确性检查生成的图片在科学上是否正确有没有明显的错误美观度评估图片是否清晰、美观配色是否协调一致性核对和论文其他配图风格是否一致和文字描述是否匹配最终确认导师或项目负责人最终审核。这个流程不复杂但很有效。既保证了质量又不会拖慢进度。7. 总结7.1 部署效果与价值从部署Bidili Generator到现在三个月我们团队的变化是实实在在的效率提升以前一张复杂的配图可能要画一两天现在快的十几分钟慢的一两个小时就能搞定。特别是需要多个版本或者频繁修改的时候优势更明显。质量统一所有论文的配图都有了统一的风格看起来更专业、更协调。投稿的时候编辑和审稿人对我们的配图评价都很高。成本节约省去了外包设计的费用也节省了团队成员学习专业绘图软件的时间。虽然前期部署花了一些时间但长期来看是值得的。灵活性增强可以根据需要随时生成新的配图不用等、不用求人。想法变了图也能跟着变。7.2 经验与建议如果你所在的科研团队也在考虑部署类似的工具我有几点建议硬件选择显卡很重要显存越大越好。如果预算有限可以考虑租用云服务器按需使用。团队培训不要以为部署好了就万事大吉。要教团队成员怎么写提示词、怎么调参数。好的提示词和差的提示词生成结果天差地别。循序渐进不要一开始就追求完美。先从小范围试用开始解决一两个实际痛点看到效果后再推广。保持更新AI技术发展很快新的模型、新的技术不断出现。要关注社区动态适时更新你们的工具。合理预期AI生成不是万能的。它很擅长风格化的、概念性的配图但对于需要绝对精确的工程图纸还是需要专业工具。要把AI当作辅助而不是替代。Bidili Generator对我们团队来说不仅仅是一个工具更是一种工作方式的改变。它让我们把更多精力放在科研本身而不是配图这样的辅助工作上。如果你也在为科研配图烦恼不妨试试这个方案。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
Bidili Generator部署案例：科研团队私有化部署用于论文配图自动化生成
发布时间：2026/7/24 16:26:16
Bidili Generator部署案例科研团队私有化部署用于论文配图自动化生成1. 引言如果你在科研团队工作一定遇到过这样的场景论文写到一半需要一张示意图来辅助说明但找遍图库都没有合适的或者实验数据出来了想做个漂亮的图表展示但自己又不是设计专业出身又或者团队需要统一风格的配图但每个人做出来的效果参差不齐。传统的解决方案要么是找专业设计师成本高、周期长要么是用简单的绘图工具凑合效果差、不专业要么是团队成员自己摸索效率低、质量不稳定。特别是对于需要大量配图的科研团队来说这简直是个无底洞。今天我要分享的就是我们团队最近成功部署的一个解决方案——Bidili Generator。这是一个基于Stable Diffusion XLSDXL1.0模型专门为科研配图需求定制的图片生成工具。我们把它私有化部署在实验室服务器上现在团队成员都可以通过浏览器直接使用生成符合论文要求的专业配图。最让我惊喜的是这个工具不仅解决了“有没有图”的问题更重要的是解决了“图好不好看”、“风格统不统一”、“能不能快速修改”这些更深层次的需求。而且因为是本地部署所有数据都在自己服务器上完全不用担心隐私泄露问题。2. 为什么科研团队需要私有化图片生成工具2.1 科研配图的特殊需求科研配图和普通图片不太一样它有自己的一套要求。首先是对准确性的要求很高示意图不能有科学错误其次是需要一定的专业性看起来要像那么回事还有就是风格要统一同一篇论文里的所有配图要有协调感。我们团队之前试过用一些在线的AI绘图工具但很快就发现了问题。在线工具生成的图片风格五花八门今天用这个工具生成的是卡通风格明天用那个工具生成的是写实风格放在一起特别不协调。而且在线工具对专业术语的理解能力有限经常生成一些似是而非的内容。还有一个更实际的问题——数据安全。科研数据很多时候是保密的特别是还没发表的成果。把我们的研究内容描述输入到第三方AI工具里总感觉不太放心。万一数据泄露了或者被平台拿去训练模型了那损失可就大了。2.2 Bidili Generator的解决方案Bidili Generator就是针对这些问题设计的。它基于SDXL 1.0这个目前最先进的文生图模型之一然后加上了我们专门为科研场景训练的LoRA权重。什么是LoRA你可以把它理解成给大模型安装的一个“插件”或者“风格包”。SDXL本身是个通用模型什么都能画但可能画得不够“科研范儿”。我们通过LoRA技术用大量的科研配图数据对模型进行了微调让它学会了科研配图的画风、配色、构图特点。这样生成出来的图片一看就是学术论文里该有的样子——简洁、清晰、专业不会太花哨也不会太随意。而且因为是我们自己训练的LoRA所以风格完全可控所有团队成员生成的图片都能保持统一。3. Bidili Generator核心技术解析3.1 基于SDXL 1.0的架构优势SDXL 1.0是目前开源社区里最强大的文生图模型之一它的画质、细节、对复杂提示词的理解能力都比之前的版本有了质的提升。但强大的能力也带来了更高的硬件要求——SDXL模型本身很大对显存的需求很高。Bidili Generator在这方面做了很多优化。它支持BF16精度加载这是一种兼顾了精度和效率的数值格式。简单来说就是用更少的内存做更多的事。在我们的测试中同样的4090显卡用BF16可以比用FP16多生成一些图片或者生成更大尺寸的图片。还有一个很重要的优化是显存碎片治理。不知道你有没有遇到过这种情况明明显存还没用完但程序就是报错说内存不足。这就是显存碎片的问题。Bidili Generator通过一些技术手段让显存的使用更加高效减少了这种“有内存但用不了”的情况。3.2 LoRA权重适配与强度控制LoRA是Bidili Generator的核心特色。我们为科研配图专门训练了一套LoRA权重这套权重包含了科研配图的各种元素——从分子结构示意图到实验装置图到数据可视化图表再到理论模型示意图。在工具界面上你可以看到一个“LoRA权重强度”的滑块范围是0.0到1.5。这个滑块控制着LoRA风格的影响程度0.0完全不用LoRA就是原生的SDXL模型生成通用风格的图片0.5轻度使用LoRA在保持内容准确性的基础上加入一些科研风格1.0标准强度生成典型的科研配图风格1.5高强度风格化更明显适合需要突出视觉效果的场合这个设计非常实用。有时候我们只需要一点点科研风格有时候则需要很强的风格化效果。通过这个滑块可以精确控制生成结果而不是只能二选一。4. 私有化部署实战指南4.1 环境准备与快速部署部署Bidili Generator其实比想象中简单。我们团队没有专门的运维人员就是几个研究生自己搞定的。整个过程大概花了两个小时大部分时间是在下载模型文件。硬件要求GPU至少12GB显存推荐16GB以上内存16GB以上存储至少20GB可用空间主要放模型文件软件环境Python 3.8PyTorch 2.0CUDA 11.8根据显卡驱动选择对应版本部署步骤克隆代码仓库git clone https://github.com/xxx/bidili-generator.git cd bidili-generator安装依赖pip install -r requirements.txt下载模型文件这里需要下载两个文件SDXL 1.0基础模型大约7GBBidili LoRA权重文件大约150MB我们把这些文件放在项目的models目录下。配置参数修改config.yaml文件主要设置model_path: ./models/sd_xl_base_1.0.safetensors lora_path: ./models/bidili_lora.safetensors device: cuda # 使用GPU precision: bf16 # 使用BF16精度启动服务streamlit run app.py启动成功后控制台会显示一个本地地址通常是http://localhost:8501。在浏览器里打开这个地址就能看到工具的界面了。4.2 参数配置详解工具界面很简洁主要就是几个参数需要设置。我结合我们团队的实际使用经验给大家一些建议提示词Prompt怎么写科研配图的提示词和普通图片不太一样要更具体、更准确。我们的经验是先说主体先描述图片的核心内容a detailed schematic diagram of a neural network architecture再加细节补充具体的元素和布局with input layer, hidden layers, and output layer clearly labeled, arrows showing data flow最后加风格指定科研风格in a clean scientific illustration style, white background, professional academic diagram可以加LoRA触发词如果需要强风格bidili_style, scientific_diagram负面提示Negative Prompt的作用这个很多人会忽略但其实很重要。负面提示告诉模型“不要生成什么”。对于科研配图我们通常这样设置ugly, blurry, low quality, cartoon, anime, artistic, painting, watermark, text, signature这样能过滤掉一些不想要的风格让生成结果更符合科研要求。其他参数建议参数推荐值说明步数Steps25-30步数越多细节越丰富但时间也越长。25步是个平衡点CFG Scale6.0-8.0控制提示词的影响力。值太低不听指挥值太高会过度扭曲图片尺寸1024x1024SDXL的最佳尺寸画质最好LoRA强度0.8-1.2根据需求调整。一般论文配图用1.0左右5. 科研配图生成实战案例5.1 分子结构示意图生成我们团队有个化学方向的课题组经常需要画分子结构图。传统方法是手画或者用专业的化学绘图软件但都很费时间。用Bidili Generator之后流程简化了很多。比如要画一个“石墨烯的分子结构”提示词可以这样写a molecular structure diagram of graphene, hexagonal lattice pattern, carbon atoms arranged in a honeycomb structure, clean scientific illustration, white background, labeled with atom symbols负面提示blurry, distorted, unrealistic, artistic rendering, colorful参数设置步数28CFG Scale7.5LoRA强度1.0图片尺寸1024x1024生成的结果很专业六角形的晶格结构清晰可见碳原子的位置准确整体风格就是标准的科研配图。如果需要修改比如想突出某个特定的键合方式只需要在提示词里加一句再生成一次就行了几分钟就能搞定。5.2 实验装置示意图另一个常见的需求是画实验装置图。我们有个做流体力学实验的团队每次写论文都要画那个复杂的实验台示意图。传统方法是先用CAD画线框图然后导入到绘图软件里上色、加标注整个过程可能要一两天。现在用Bidili Generator提示词可以这样写a schematic diagram of a fluid dynamics experimental setup, showing water tank, pump, flow meters, pressure sensors, data acquisition system, with arrows indicating flow direction, clean technical drawing style为了更准确还可以加一些细节描述the setup includes a rectangular water tank with dimensions labeled, centrifugal pump connected via PVC pipes, electromagnetic flow meter, differential pressure transducer, and a computer for data collection, all components neatly arranged and clearly labeled生成的结果虽然不能100%替代专业的工程图纸但对于论文配图来说已经足够用了。关键是速度快从有想法到出图可能就十几分钟。5.3 数据可视化图表美化科研论文里有很多图表虽然数据是核心但图表的呈现方式也很重要。一个美观、清晰的图表能让读者更容易理解你的研究成果。Bidili Generator不能直接处理数据但可以生成图表的模板或者背景。比如我们要做一个“不同温度下材料性能变化”的折线图可以先生成一个漂亮的图表框架a professional scientific line chart template, with x-axis labeled Temperature (°C), y-axis labeled Material Property (MPa), grid lines in light gray, clean and modern design, suitable for academic publication然后把这个生成的结果导入到PPT或者Keynote里作为背景再在上面用真实的软件画折线图。这样出来的图表既有专业的数据又有美观的呈现。6. 团队协作与工作流优化6.1 统一风格管理部署Bidili Generator后我们团队最大的收获就是配图风格的统一。以前每个人用的工具不同、审美不同做出来的图放在一起就像拼盘。现在大家都用同一个工具、同一个LoRA权重生成图片的风格自然就统一了。我们还建立了一个“提示词库”把常用的配图类型和对应的提示词整理成文档。比如分子结构类用什么提示词、什么参数实验装置类用什么描述、注意哪些细节理论模型类怎么表达抽象概念数据图表类怎么设计美观的模板新成员加入团队后先看这个提示词库很快就能上手。老成员有新的好用的提示词也会分享到库里。这样整个团队的配图水平都在不断提高。6.2 批量生成与迭代优化写论文的时候经常需要多个版本的配图。比如同一个实验装置可能需要正面视角、侧面视角、细节特写等不同角度的示意图。用传统方法每画一张新图都要从头开始。用Bidili Generator只需要修改提示词里的视角描述就能快速生成多个版本a schematic diagram of the experimental setup, front view a schematic diagram of the experimental setup, side view a schematic diagram of the experimental setup, top-down view a close-up detail of the sensor mounting mechanism然后从中选最合适的或者组合使用。这种迭代优化的方式让配图设计从“一次性工程”变成了“可迭代的过程”效率提升很明显。6.3 质量控制流程虽然AI生成很方便但质量控制还是必要的。我们团队建立了一个简单的审核流程内容准确性检查生成的图片在科学上是否正确有没有明显的错误美观度评估图片是否清晰、美观配色是否协调一致性核对和论文其他配图风格是否一致和文字描述是否匹配最终确认导师或项目负责人最终审核。这个流程不复杂但很有效。既保证了质量又不会拖慢进度。7. 总结7.1 部署效果与价值从部署Bidili Generator到现在三个月我们团队的变化是实实在在的效率提升以前一张复杂的配图可能要画一两天现在快的十几分钟慢的一两个小时就能搞定。特别是需要多个版本或者频繁修改的时候优势更明显。质量统一所有论文的配图都有了统一的风格看起来更专业、更协调。投稿的时候编辑和审稿人对我们的配图评价都很高。成本节约省去了外包设计的费用也节省了团队成员学习专业绘图软件的时间。虽然前期部署花了一些时间但长期来看是值得的。灵活性增强可以根据需要随时生成新的配图不用等、不用求人。想法变了图也能跟着变。7.2 经验与建议如果你所在的科研团队也在考虑部署类似的工具我有几点建议硬件选择显卡很重要显存越大越好。如果预算有限可以考虑租用云服务器按需使用。团队培训不要以为部署好了就万事大吉。要教团队成员怎么写提示词、怎么调参数。好的提示词和差的提示词生成结果天差地别。循序渐进不要一开始就追求完美。先从小范围试用开始解决一两个实际痛点看到效果后再推广。保持更新AI技术发展很快新的模型、新的技术不断出现。要关注社区动态适时更新你们的工具。合理预期AI生成不是万能的。它很擅长风格化的、概念性的配图但对于需要绝对精确的工程图纸还是需要专业工具。要把AI当作辅助而不是替代。Bidili Generator对我们团队来说不仅仅是一个工具更是一种工作方式的改变。它让我们把更多精力放在科研本身而不是配图这样的辅助工作上。如果你也在为科研配图烦恼不妨试试这个方案。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
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