Figure Labs ist eine KI-gesteuerte Plattform zur Generierung von 3D-Charakteren und Charakter-Assets, die die Generierung verwendbarer 3D-Charaktermodelle aus Text oder Bildern unterstützt. Es bietet schnelle 3D-Modellierungsfunktionen für die Spieleentwicklung, virtuelle Realität und digitale menschliche Anwendungen und senkt so die Eintrittsbarriere für die 3D-Charakterproduktion.

FigureLabs

Kernparameter und Statistiken von Figure Labs

Figure Labs (figurelabs.ai) ist der weltweit erste KI-Agent für wissenschaftliche Illustrationen (Tool zur Erstellung akademischer Diagramme), positioniert als Typ D (Produktivität/Geschäftsanwendung) – eine End-to-End-Zeichnungsplattform für wissenschaftliche Forschung für MINT-Forscher mit Typ-A-Eigenschaften (Agent/automatisiertes Tool): Es handelt sich nicht um ein Bibliotheks-Drag-and-Drop-Tool, sondern um einen KI-Agenten, der Forschungsbeschreibungen verstehen und unabhängig veröffentlichungsfähige wissenschaftliche Diagramme erstellen kann.

Projekte	Öffentliche Informationen
Produktpositionierung	Die weltweit erste KI-Agent-gesteuerte wissenschaftliche Illustrationsplattform
Kernkompetenzen	Text/PDF zu wissenschaftlichen Diagrammen, Skizzen zu Illustrationen, Übertragung von Referenzzeichnungsstilen AI-Vektorexport
Zielthemen	Biowissenschaften, Ingenieurwesen, Physik, Chemie, Informatik
Plattform	Web
Startseite	USA
Geschäftsmodell	Freemium (kostenlose Stufe + 4-Stufen-Abonnements)
Benutzerskala	Über 400.000 Forscher
Ausgabeformat	PNG / JPG (bis zu 8K), SVG (bearbeitbarer Vektor), PPTX (bearbeitbare Diashow)
Veröffentlichungslizenz	Kostenloses Kontingent nur für nichtkommerzielle Nutzung; Bezahlte Stufe hat volle Veröffentlichungsrechte
Datenschutz	Zum Trainieren des KI-Modells werden keine Daten hochgeladen und die Übertragung und Speicherung erfolgt vollständig verschlüsselt

Ein kurzer Kommentar: Figure Labs ist kein weiterer BioRender-Klon, sondern nutzt generative KI, um den gesamten Prozess des „Startens von einer leeren Leinwand“ beim Zeichnen in der wissenschaftlichen Forschung zu ersetzen – Forscher müssen nur das experimentelle Design beschreiben oder eine Skizze hochladen, und der KI-Agent kann autonom die Erstellung schematischer Diagramme, die Bearbeitung von Anmerkungen und den Vektorexport durchführen, der direkt für die Einreichung von Zeitschriften verwendet werden kann.

Figure Labs-Benutzer und Marktbekanntheit

Benutzerbasis

Figure Labs gibt an, über 400.000 Forscher der weltweit führenden wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen zu betreuen (das auf der offiziellen Website angezeigte Partnerlogo umfasst Universitäten, Forschungsinstitute und medizinische Einrichtungen). Diese Größenordnung liegt auf dem Spitzenniveau der Zeichentools für die wissenschaftliche Forschung – im Vergleich zu BioRender (über 1 Million Benutzer, aber vor mehr als 10 Jahren gegründet) ist die Wachstumsrate von Figure Labs ziemlich beeindruckend.

Marktpositionierung

Der traditionelle Markt für wissenschaftliche Forschungszeichnungen wird von zwei Arten von Werkzeugen dominiert:

Werkzeugtyp	Repräsentative Produkte	Kerneinschränkungen
Drag & Drop im Bibliotheksstil	BioRender	Nur Biowissenschaften, die Symbolbibliothek ist begrenzt und nicht voreingestellte Komponenten können nicht generiert werden
Universelles manuelles Zeichnen	PowerPoint / Adobe Illustrator / Inkscape	Steile Lernkurve, 4–12 Stunden pro Zeichnung, keine wissenschaftliche Vorlage
KI generativ	Figurenlabore	Interdisziplinär, Unbegrenzte Anpassung, 10-fache Effizienzsteigerung

BioRender hat eine starke Marke im Bereich der Biowissenschaften etabliert, sein Modell „Drag-and-Drop aus der voreingestellten Symbolbibliothek“ schränkt jedoch im Wesentlichen die Grenzen des wissenschaftlichen Ausdrucks ein – Forscher können nur Symbole verwenden, die vom BioRender-Team gezeichnet wurden. Der generative Weg von Figure Labs durchbricht diese Einschränkung: Jede Disziplin oder jede Struktur kann durch Text oder Skizzen beschrieben werden, und der KI-Agent kann das entsprechende schematische Diagramm generieren.

Referenz von Drittanbietern

Zu den derzeit auf dem Markt befindlichen Produkten, die direkt mit Figure Labs konkurrieren, gehören BioRender (manuelles Drag-and-Drop), Mind the Graph (Vorlagenerstellung) und allgemeine KI-Bildgenerierungstools (Midjourney/DALL·E). Letzteres verfügt jedoch nicht über eine wissenschaftliche Präzisionskontrolle und kann keine bearbeitbaren Vektorformate für die Einreichung in Zeitschriften ausgeben. Figure Labs schließt die Lücke zwischen „KI-Generierung“ und „Vektorausgabe in Journalqualität“.

Figure Labs Kostenvorteil

C-Seite/Einzelforscher

Pläne	Monatliche Gebühr (jährlich gezahlt)	Monatliches Kreditlimit	Tägliche Aktualisierung	Lagerung	Maximale Exportauflösung	Vektorexport	Veröffentlichungslizenz
Kostenlos	$0	150 (einmalig) + 50/Tag	50 Kredit	1 GB	1K HD	❌	❌ (nur nicht kommerziell)
Anlasser	10 $ (120 $/Jahr)	1.000/Monat	100 Kredit	10 GB	4K HD	SVG	✅
Plus	20 $ (240 $/Jahr)	5.000/Monat	100 Quote	50 GB	8K HD	SVG+PPTX+Leinwand	✅
Pro	54 $ (648 $/Jahr)	20.000/Monat	100 Quote	300 GB	8K HD	SVG+PPTX+Leinwand	✅

Abzug für Kostensenkung und Effizienzsteigerung (basierend auf Typ-D-Regeln):

• Doktorand schreibt eine Abschlussarbeit: Das manuelle Zeichnen eines Signalpfaddiagramms oder eines schematischen Diagramms eines experimentellen Geräts dauert normalerweise 2–6 Stunden (Lernen der BioRender-Symbolposition + Layoutanpassung + Anpassung des Exportformats). Figure Labs komprimiert diesen Prozess auf 3–15 Minuten (Eingabebeschreibung → KI-Generierung → Feinabstimmung → SVG/PPTX exportieren) und verbessert so die Effizienz um etwa das 10–30-fache.
• Postdoc-Vorbereitung für die Einreichung von Manuskripten: Für Zeitschriften gelten strenge Vorschriften hinsichtlich der Bildauflösung (normalerweise ≥300 DPI), des Formats (Vektor zuerst vs. Bitmap) und des Bildunterschriftenformats. Herkömmliche Arbeitsabläufe erfordern wiederholtes Exportieren/Anpassen/Neu-Rendering. Figure Labs kann 8K-PNG oder bearbeitbares SVG mit einem Klick exportieren, wodurch sich die Exportzeit direkt von 30-60 Minuten auf 2 Minuten verkürzt.
• Bewertung durch Professor/Teamleiter: Inkonsistente Anmerkungen und inkonsistente Stile sind häufige Probleme bei Bildern, an denen mehrere Personen in der Gruppe zusammenarbeiten. Die Verknüpfung von KI-Generierung und Vektorbearbeitung sorgt für einen einheitlichen Stil für das gesamte Korrekturlesen und reduziert 20–30 % der Nacharbeits- und Kommunikationskosten.

API / Entwickler

Es wird keine unabhängige API verfügbar gemacht. Im aktuellen Stadium konzentriert sich Figure Labs auf die direkte Nutzung im Web und öffnet keinen programmatischen Zugriff. Dies stellt eine klare Einschränkung für Teams dar, die eine Batch-Generierung oder Integration in interne Laborpipelines benötigen.

Unternehmens-/Teamplan

Auf der offiziellen Website sind die Optionen Team Plan und Enterprise aufgeführt (spezifische Preise werden nicht bekannt gegeben), die das Rollieren des Kreditlimits unterstützen (bis zu 20 % des ungenutzten Guthabens werden auf den nächsten Monat übertragen). Unternehmenskäufer müssen das Unternehmen kontaktieren, um Mengenrabatte, privatisierte Bereitstellung und Datenkonformitätsbedingungen zu bestätigen.

Hauptfunktionen von Figure Labs

1. Text-zu-Abbildung

Geben Sie eine Beschreibung in natürlicher Sprache ein oder laden Sie eine PDF-Zusammenfassung hoch, und der AI Agent analysiert automatisch die wissenschaftlichen Konzepte, strukturellen Beziehungen und die Prozesslogik und generiert das entsprechende wissenschaftliche Diagramm. Dies ist die zentrale Differenzierungsfunktion von Figure Labs – sie durchbricht die traditionellen Einschränkungen der „Auswahl aus einer Vorlage oder Symbolbibliothek“ und ermöglicht es Forschern zu beschreiben „Ich brauche ein Schema, das zeigt, dass CART-T-Zellen Tumorzellen erkennen und Perforin und Granzyme freisetzen“ und einen ersten Entwurf erhalten, der direkt verwendet werden kann.

• Anwendbare Aufgaben: Experimentelles Flussdiagramm, Mechanismusbeschreibungsdiagramm, Signalpfaddiagramm, Methodenübersicht.
• Wert nutzen: Durch den Wegfall des manuellen Zeichnens jedes Moleküls/jeder Zelle einzeln versteht die KI die räumlichen Beziehungen und schematischen Regeln biologischer/chemischer/physikalischer Einheiten.

2. Bild-zu-Figur

Verwandeln Sie handgezeichnete Skizzen, Handyfotos von Whiteboards oder grobe Konzeptkarten in wissenschaftliche Illustrationen mit klarem Layout und einheitlicher Farbe. Die KI entrauscht automatisch, richtet sie aus, vervollständigt Details und wendet einen wissenschaftlichen Zeichenstil an.

• Anwendbare Aufgaben: Konvertieren Sie Besprechungsdiagramme auf dem Whiteboard in veröffentlichungsfähige Illustrationen und digitalisieren Sie Skizzen in experimentellen Notizbüchern.
• Nutzwert: Durch die Umgehung der sich stark wiederholenden Arbeit des „Erneutzeichnens“ bleibt die ursprüngliche Kreativität erhalten, aber die Qualität des endgültigen Bildes wird erheblich verbessert.

3. Migration des Referenz-zu-Abbildung-Stils (Referenz-zu-Abbildung)

Laden Sie eine beliebige Referenzfigur hoch (Abbildung aus einer veröffentlichten Arbeit, Lehrtafel, Lehrbuchillustration), der KI-Agent analysiert deren Stil, Farbschema, Layout und Anmerkung und verwendet dann denselben Stil, um eine neue Abbildung entsprechend Ihren Daten/Konzepten zu generieren. Dies ist besonders nützlich für Szenarien, in denen es erforderlich ist, einen einheitlichen Stil für eine Gruppe von Bildern beizubehalten (z. B. mehrere Abbildungen in einer Arbeit).

• Anwendbare Aufgaben: Der Stil mehrerer Abbildungen in der Arbeit sollte einheitlich sein und mit dem visuellen Stil von Top-Zeitschriften übereinstimmen.
• Wert verwenden: Reduzieren Sie sich wiederholende Formatierungsanpassungen der „manuellen Anpassung von Farben, Schriftarten und Linienstilen“.

4. KI-Bearbeitungssuite

Nach Abschluss der Generierung bietet Figure Labs vier KI-gesteuerte Nachbearbeitungsfunktionen, um den Wechselverlust durch „Zurückkehren zu externer Software zur Änderung“ zu vermeiden:

• Textbearbeitung: Ändern Sie Beschriftungen, Anmerkungen und Textbeschreibungen direkt auf den generierten Bildern, und die KI gleicht den Hintergrund und das Layout automatisch aus – es ist nicht erforderlich, das gesamte Bild neu zu generieren.
• Region neu zeichnen: Wählen Sie nur den unbefriedigenden lokalen Bereich im Bild aus (z. B. ist die Form eines Moleküls ungenau) und lassen Sie die KI nur diesen Bereich neu zeichnen, während der Rest unverändert bleibt.
• BG Remove: Ändern Sie den Hintergrund mit einem Klick in reinweiß/transparent, um die Anforderung des Journals an einen weißen Hintergrund zu erfüllen.
• Upscale (Auflösungs-Upgrade): Unterstützt die dreistufige Verstärkung von 2K (10 Quoten), 4K (20 Quoten) und 8K (40 Quoten), um den DPI-Anforderungen verschiedener Zeitschriften gerecht zu werden (8K ≈ 1200 DPI).

Expertenmeinung: Der wahre Wert dieser KI-Bearbeitungsfunktionen liegt nicht in einer einzelnen Funktion, sondern darin, dass sie die vollständige Integration von „Generieren → Überprüfen → Lokale Änderung → Exportieren“ realisieren und so den häufigsten Umschaltverlust in wissenschaftlichen Forschungszeichnungen wie „Ausschneiden und Ändern → Zurückimportieren → Format ist wieder falsch“ vermeiden. Die Regionsneuzeichnung ist die praktischste unter ihnen – normalerweise müssen nur 10–20 % der wissenschaftlichen Forschungskarte genau korrigiert werden, und die Neuzeichnung der gesamten Karte ist Zeitverschwendung und kann zu neuen Fehlern führen.

5. Vektorexport: SVG / PPTX / Inline-Canvas

Dies ist die Hauptbarriere, die Figure Labs von allgemeinen KI-Bildtools (Midjourney, DALL·E) unterscheidet:

• SVG-Export: Ausgabe von 100 % sauberen Vektorebenen mit klaren Ebenen und bearbeitbarem Text, die direkt von Adobe Illustrator und Inkscape zur Bearbeitung geöffnet werden können. Das Wichtigste ist, dass das SVG-Format die strenge Veröffentlichungsregel des Top-Journals erfüllt hat, „keine KI-generierten Rasterbilder zu akzeptieren“.
• PPTX-Export: Exportieren Sie das generierte Diagramm direkt als bearbeitbare PowerPoint-Folie, und jede Elementebene ist ein natives PPT-Objekt. Dies ist äußerst benutzerfreundlich für die Teamzusammenarbeit und die PPT-Produktion im Verteidigungsbereich.
• Integrierte Leinwand: Führen Sie eine Bearbeitung auf Vektorebene direkt auf der Figure Labs-Webseite durch, ohne auf externe Tools umsteigen zu müssen.

Expertenansicht: Der PPTX-Export ist das am meisten unterschätzte Highlight dieses Funktionsumfangs – in akademischen Szenarien werden 90 % der Abschlusspräsentation in PowerPoint erstellt. Die traditionelle Methode besteht darin, wiederholt Screenshots → Einfügen → Zoomen → Transformieren durchzuführen, während PPTX von Figure Labs bearbeitbare Vektorebenen direkt exportiert und so das Anpassungsproblem „von Zeichenwerkzeugen zu Präsentationen“ grundlegend löst.

Figure Labs Modell- und Versionsentwicklung

Seit Juli 2026 befindet sich Figure Labs in einer schnellen Iterationsphase und die offiziellen Informationen zur öffentlichen Version sind begrenzt. Das Folgende wurde auf der Grundlage der öffentlichen Meilensteine und des funktionalen Entwicklungsverlaufs der offiziellen Website zusammengestellt:

Zeitknoten	Meilensteine ​​	Wichtige Änderungen
~2025-06	Erstversion (Start v0.1)	Produkt online, unterstützt grundlegende Text-to-Figure- und Image-to-Figure-Funktionen
~2026-01	Aktuelle Version (v1.0 aktuell)	Offiziell gestartet: Reference-to-Figure, AI-Bearbeitungssuite SVG/PPTX-Vektorexport
In ständiger Weiterentwicklung	Unveröffentlicht	Vorbehaltlich des offiziellen Veröffentlichungsprotokolls

Die funktionale Iteration von Figure Labs impliziert, dass sich sein technischer Weg von „einzelner Generation“ zu „Mehrrundeninteraktion im Agentenstil + Feinsteuerung“ weiterentwickelt: Frühe Versionen konzentrierten sich auf die Generierungsqualität, und nachfolgende Versionen verbesserten die Bearbeitungsmöglichkeiten und die Vielfalt der Ausgabeformate erheblich. Es ist erwähnenswert, dass mehrere Bildgenerierungsmodelle von Drittanbietern (Nano Banana 2/Pro, GPT Image 2/1.5, SeeDream 4.5, Seedream 5.0 Lite, Sora, Flux.2 Max) zusammengefasst werden. Benutzer können in verschiedenen Plänen auf verschiedene Ebenen von Modellpools zugreifen. Durch diese „Modellaggregator“-Strategie sind der Generierungsstil und die Wissenschaftlichkeit nicht von einem einzigen Basismodell abhängig.

Die technischen Vorteile von Figure Labs

Generative KI × Wissenschaftliche Präzision: Keine Bilder zeichnen, sondern Wissenschaft verstehen

Der technische Ansatz von Figure Labs unterscheidet sich grundlegend von herkömmlichen Zeichenwerkzeugen für die wissenschaftliche Forschung:

• Traditioneller Weg (BioRender/PowerPoint): Menschen wählen voreingestellte Grafiken aus der Symbolbibliothek aus → ziehen sie manuell per Drag & Drop, um sie anzuordnen → fügen manuell Anmerkungen hinzu → exportieren. Der Engpass liegt in der Abdeckung der Symbolbibliothek und der Genauigkeit der menschlichen Bedienung.
• KI-Agentenpfad (Figure Labs): Menschen verwenden natürliche Sprache oder Skizzen zur Beschreibung → KI versteht wissenschaftliche Konzepte und strukturelle Zusammenhänge → generiert autonom schematische Diagramme → KI-gestützte Bearbeitung → Vektorexport. Der Engpass liegt in der Genauigkeit des KI-Verständnisses des wissenschaftlichen Fachwissens.

Der Wettbewerbsvorteil von Figure Labs basiert auf der Synergie des dreischichtigen Technologie-Stacks:

1. Ebene zum Verständnis wissenschaftlicher Konzepte: Ordnen Sie Beschreibungen in natürlicher Sprache wissenschaftlichen Einheiten (Molekülen, Zellen, Strukturen, Prozessen) und den räumlichen Beziehungen zwischen ihnen zu. Dies ist der grundlegende Unterschied zwischen ihm und allgemeinen Werkzeugen zur Bilderzeugung: Allgemeine Werkzeuge „zeichnen gut aussehende, aber falsche Zeichnungen“, Figure Labs muss „gut aussehend zeichnen“ unter der Prämisse „richtig zeichnen“.

2. Multi-Modell-Aggregations-Orchestrierungsschicht: Aggregiert mehrere zugrunde liegende Generationsmodelle wie Nano Banana 2/Pro, GPT Image 2/1.5, SeeDream 4.5, Seedream 5.0 Lite, Sora, Flux.2 Max usw. und wählt automatisch das am besten geeignete Modell entsprechend dem Thementyp der Generierungsaufgabe (Biologie vs. Physik vs. Ingenieurwesen) aus oder ermöglicht es dem Benutzer, es zu wechseln. Dieser „Modell-Routing“-Mechanismus ist in wissenschaftlichen Forschungsszenarien von entscheidender Bedeutung – Immunologie-Schaltpläne und mechanische Schaltpläne stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an den visuellen Stil.

3. Vektorkonvertierungspipeline (AI Vectorizer): Dies ist der Teil mit den höchsten technischen Barrieren. Generische KI-Bildgeneratoren erzeugen Rasterbilder (Pixelfelder), die nicht direkt in ein bearbeitbares Vektorformat konvertiert werden können. Der proprietäre AI Vectorizer von Figure Labs extrahiert die mathematische Beschreibung einer Figur (Pfade, Formen, Füllungen, Text) aus der Rasterausgabe und rekonstruiert sie in sauber geschichtete Vektorebenen. Diese Technologie bestimmt direkt, ob ihre Ausgabe die „Vector First“-Akzeptanzkriterien der Zeitschrift erfüllen kann.

Interdisziplinäre Abdeckung: mehr als nur Biowissenschaften

Die größte Einschränkung von BioRender besteht darin, dass es nur den Bereich der Biowissenschaften abdeckt. Wenn Forscher Architekturdiagramme neuronaler Netzwerke, Schaltpläne mechanischer Übertragungssysteme und experimentelle Geräte für die Quantenphysik zeichnen müssen, stehen in der Symbolbibliothek von BioRender überhaupt keine Materialien zur Verfügung. Der generative Weg von Figure Labs ist natürlich nicht durch die Icon-Bibliothek begrenzt und kann theoretisch den Visualisierungsbedarf jeder Disziplin abdecken. Zu den abgedeckten Disziplinen, die auf der offiziellen Website übersichtlich aufgeführt sind, gehören: Biowissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Physik, Chemie und Informatik.

Mechanismus→Effekt→Anwendbares Szenario: Das generative Modell selbst verfügt über domänenübergreifende Generalisierungsfähigkeiten (basierend auf umfangreichen multimodalen Trainingsdaten), sodass Figure Labs nicht wie BioRender separate Grafikbibliotheken für jedes Thema erstellen muss. Dies bedeutet, dass die Kosten für die Abdeckung neuer Themenszenarien gegen Null gehen – solange das Modell das wissenschaftliche Konzept versteht, kann es das entsprechende schematische Diagramm erstellen.

Leitfaden zu technischen Fallstricken (für Agenten-/Automatisierungsfunktionen)

Als Produkt vom Typ KI-Agent weist Figure Labs im tatsächlichen Einsatz die folgenden typischen technischen Probleme auf:

1. Die Illusion wissenschaftlicher Genauigkeit: KI kann visuell perfekte, aber wissenschaftlich falsche Details erzeugen (z. B. falsche molekulare Positionsbeziehungen in Signalwegen, falsche Valenzbindungen in chemischen Strukturformeln). Dies unterscheidet sich von der „Faktenillusion“ der allgemeinen KI, sondern von der „visuellen Illusion“ – das Bild sieht richtig aus, aber eine sachkundige Person erkennt auf den ersten Blick, dass es falsch ist.

• Lösung: Die Reparatur der Region-Neuzeichnung und die manuelle Überprüfung können nicht übersprungen werden. Figure Labs ist kein Ersatz für die endgültige Bestätigung der wissenschaftlichen Richtigkeit der Bilder durch einen PI (Principal Investigator) oder ein Peer-Review.

2. Engpass beim Parsen von Langtexten/komplexen Beschreibungen: Wenn es sich bei der Eingabe um die Zusammenfassung eines gesamten Artikels (über 300 Wörter) handelt, kann die Aufmerksamkeit des KI-Agenten wichtige Details verlieren und das generierte Diagramm kann wichtige Komponenten übersehen oder hierarchische Beziehungen verwirren.

• Lösung: Teilen Sie die komplexe Beschreibung in mehrere kurze Eingabeaufforderungen auf, generieren Sie diese separat und führen Sie sie dann in nachfolgenden Bearbeitungs-/Syntheseschritten zusammen. Vermeiden Sie, dass sich der Agent mit zu vielen wissenschaftlichen Details auf einmal befasst.

3. Die Erkennung fachspezifischer Symbole ist fehlgeschlagen: Professionelle Symbole in einigen nicht gängigen Bereichen (z. B. bestimmte mathematische Symbole, technische Anmerkungen, chemische Unterstrukturen) können von der KI missverstanden oder vereinfacht werden.

• Lösung: Verwenden Sie Image-to-Figure, um handgezeichnete Skizzen als starke Einschränkungen hochzuladen, um den freien Interpretationsraum der KI zu reduzieren. Symbole in Skizzen, auch wenn sie grob sind, bieten klare strukturelle Anker für die KI.

So verwenden Sie Figure Labs

Eingang und Zugangsmethoden

Zugriffsmethode	Anwendbare Personen	Anlaufkosten
Web (offizielle Website)	Alle Benutzer	Registrieren und nutzen, 200 Anfangskontingent
Team-/Unternehmenslösung	Labor/Forschungsgruppe/Institution	Geschäftskontakt erforderlich

Figure Labs bietet derzeit nur Webzugriff ohne Desktop-App oder API. Typischer Nutzungsprozess:

1. Registrierung: Besuchen Sie figurelabs.ai → Registrieren Sie ein Konto (unterstützt E-Mail/Google/SSO) → Erhalten Sie 150 einmalige Kontingente + 50 tägliche Aktualisierungskontingente (kostenloses Kontingent); Bezahlte Abonnenten können täglich 100 Kontingente aktualisieren.
2. Wählen Sie den Generierungsmodus aus: Text-to-Figure (Textgenerierung), Image-to-Figure (Bildkonvertierung), Reference-to-Figure (Migration des Referenzbildstils).
3. Beschreibung eingeben/Material hochladen:
   • Textmodus: Geben Sie eine wissenschaftliche Beschreibung ein (unterstützt Chinesisch und Englisch) oder laden Sie eine PDF-Zusammenfassung hoch, um Schlüsselkonzepte automatisch zu extrahieren.
   • Bildmodus: Laden Sie handgezeichnete Skizzen/Whiteboard-Fotos/grobe Konzeptzeichnungen hoch.
   • Referenzfigurenmodus: Laden Sie eine vorhandene Figur als Stilreferenz hoch.
4. KI-generiertes Diagramm: Das System generiert vorläufige Ergebnisse basierend auf der Eingabe, was etwa 10–60 Sekunden dauert (abhängig von der Komplexität des Diagramms).
5. KI-Bearbeitung: Verwenden Sie Textbearbeitung, um den Anmerkungstext zu korrigieren → Region neu zeichnen, um die unbefriedigenden Teile teilweise neu zu zeichnen → BG entfernen, um den Hintergrund zu bereinigen → Hochskalieren, um die Auflösung zu erhöhen.
6. Exportieren: Wählen Sie das Exportformat (PNG/JPG/SVG/PPTX) → Vorschau auf der Webseite → Herunterladen. Der SVG- und PPTX-Export kostet 150 Credits.

Regeln für den Verbrauch von Kreditlimits

Betrieb	Verbrauchsquote
Generieren (1K-Auflösung)	50
Text bearbeiten	60
Region neu zeichnen	50
BG entfernen	50
Gehobenes 2K	10
Gehobenes 4K	20
Gehobenes 8K	40
SVG/PPTX-Vektorexport	150

Produktpreise von Figure Labs

Figure Labs verwendet ein Modell mit Kreditrahmen und monatlichem Abonnement. Alle KI-Modelle verbrauchen für den gleichen Vorgang den gleichen Geldbetrag, die Zugriffsrechte der fortgeschrittenen Modelle sind jedoch an das Abonnement gebunden.

Persönliches Abonnement (monatliche/jährliche Zahlung)

Planen	Monatlicher Zahlungspreis	Jährlicher Zahlungspreis (entspricht der monatlichen Gebühr)	Monatliches Kreditlimit	Gilt für typische Benutzer
Kostenlos	$0	$0	150 einmalig + 50/Tag	Gelegenheitsstudenten
Anlasser	12 $	10 $	1.000	Doktoranden, die 10–20 Bilder pro Monat benötigen
Plus	35 $ ​​	20 $	5.000	Postdoc/Associate Researcher 20-50 Bilder pro Woche
Pro	99 $	54 $	20.000	Stark genutzte Labore/PIs/Teamleiter

Echte Einschränkungen des kostenlosen Kontingents:

• Nachdem das einmalige Kontingent von 150 aufgebraucht ist, können täglich nur noch etwa 3 Bilder kostenlos generiert werden (50 Kontingent/Tag, jedes Bild verbraucht 50 Kontingent).
• Das Vektorformat (SVG/PPTX) kann nicht exportiert werden, was bedeutet, dass die generierten Abbildungen nicht für die Einreichung von Zeitschriften verwendet werden können (die meisten Top-Zeitschriften erfordern ein Vektorformat).
• Nur für nichtkommerzielle Zwecke und nicht für geförderte Projekte oder Forschungskooperationen von Unternehmen geeignet.

Tipps zum Erhalt eines kostenlosen Kontingents

• Empfehlen Sie anderen die Registrierung: Jedes Mal, wenn Sie einen Benutzer erfolgreich einladen, erhalten beide Parteien zusätzlich 300 Credits.
• Tägliches Anmeldekontingent: 50/Tag für die kostenlose Stufe, 100/Tag für die kostenpflichtige Stufe (gültig am selben Tag, keine Kumulierung).
• Neue Benutzerregistrierung: Erhalten Sie jeweils 150 Credits.

Team-/Unternehmenslösung

Ungenannte Preise, bekannte Funktionen:

• Das Kreditlimit ist rollierbar (bis zu 20 % des nicht genutzten Limits können auf den nächsten Monat übertragen werden).
• Verwaltungskonsole: Administratoren können Kontingente einheitlich zuweisen und Nutzungsstatistiken einsehen.
• Die Gebühren werden auf jährlicher Basis vereinbart und das Diskontverhältnis muss vom Unternehmen bestätigt werden.

Anwendungsszenarien von Figure Labs

Szenario 1: Diagrammerstellung für biowissenschaftliche Arbeiten

Aufgabentyp: Schematisches Diagramm des molekularen Mechanismus, Diagramm des Signalwegs, Diagramm der Immunzellinteraktion, Überblick über den experimentellen Prozess.

Tatsächliche Vorteile: Herkömmliche Methoden (BioRender Drag & Drop oder manuelles AI/PS-Zeichnen) dauern 2–6 Stunden pro Figur, Figure Labs komprimiert die Erstellung des ersten Entwurfs auf 3–10 Minuten. Noch wichtiger ist, dass die generierten Ergebnisse direkt als bearbeitbares SVG/PPTX ausgegeben werden, wodurch die Zeit für die wiederholte Formatanpassung zwischen mehreren Tools entfällt.

Abzugsvergleich:

• Herkömmlicher Pfad: Idee → BioRender-Suchsymbol (30 Min.) → Drag-and-Drop-Anordnung (1–2 Std.) → Text mit Anmerkungen versehen (30 Min.) → Exportieren → PPT-Anpassung importieren (30 Min.) → Gesamtzeit ca. 3–4 Std.
• Figure Labs-Pfad: Beschreibung eingeben (5 Min.) → KI-Generierung (1 Min.) → KI-Bearbeitung und -Korrektur (10 Min.) → SVG/PPTX exportieren (2 Min.) → Gesamtzeit ca. 18 Min.

Szenario 2: Schematische Darstellung experimenteller Ausrüstung im Bereich Ingenieurwesen und Physik

Aufgabentyp: Dreidimensionales schematisches Diagramm des Versuchsgeräts, Blockdiagramm der Systemarchitektur, Diagramm der Fluid-/mechanischen Analyse und schematisches Schaltdiagramm.

Echter Vorteil: Biologiespezifische Tools wie BioRender können die Welt der Technik/Physik nicht abdecken. Die generativen Pfade von Figure Labs sind nicht durch Themenvorgaben eingeschränkt. Diagramme wie mechanische Strukturen, Schaltungslayouts und optische Pfade, die in der Vergangenheit nur mit CAD oder allgemeiner Zeichensoftware gezeichnet werden konnten, können jetzt schnell durch Textbeschreibungen erstellt werden.

Abzugsvergleich:

• Traditioneller Weg: SolidWorks/Illustrator-Modellierung oder -Zeichnung (4-12 Stunden) → Screenshot/Export (30 Minuten) → Anmerkung (1 Stunde) → Gesamtzeitaufwand ~5-14 Stunden.
• Figure Labs-Pfad: Beschreibung der experimentellen Gerätestruktur (10 Min.) → KI-Generierung (1 Min.) → lokale Korrektur Region Redraw (15 Min.) → 8K PNG/SVG exportieren (2 Min.) → Gesamtzeitverbrauch ~28 Min.

Szenario 3: Visualisierung der Informatik-/KI-Modellarchitektur

Aufgabentyp: Diagramm der neuronalen Netzwerkarchitektur, schematisches Diagramm des Transformatormoduls, Datenverarbeitungspipeline, Modellvergleichsdiagramm.

Tatsächliche Vorteile: Die häufigste Anforderung in KI-Aufsätzen ist das Zeichnen von Architekturdiagrammen. Traditionell müssen Sie PowerPoint oder Keynote verwenden, um Rahmen, Pfeile und Verbindungen Schicht für Schicht zu zeichnen. Bei komplexen Diagrammen wie Aufmerksamkeitsmechanismen und Mehrkopfstrukturen ist dies äußerst fehleranfällig und zeitaufwändig.

Abzugsvergleich:

• Herkömmlicher Weg: PPT-Zeichnung Schicht für Schicht (2–6 Stunden) → manuelle Ausrichtung/Farbanpassung (1 Stunde) → Exportieren (10 Minuten) → Gesamtzeitaufwand ~3–7 Stunden.
• Figure Labs-Pfad: Natürliche Sprache verwenden, um Module und Verbindungsbeziehungen zu beschreiben (10 Min.) → KI-Generierung (1 Min.) → Farbanpassung und Layout optimieren (10 Min.) → Vektoren exportieren (2 Min.) → Gesamtzeit ca. 23 Min.

Szenario 4: Schnelle Produktion von Lehr- und Schulungsmaterialien

Aufgabentyp: Illustrationen von Kursmaterialien, Lehrtafeln, Anweisungen für Laborsicherheitsprozesse und populärwissenschaftliche Visualisierung.

Tatsächliche Vorteile: Lehrern und Professoren fehlen die Mittel, um bei der Erstellung von Kursmaterialien schnell hochwertige wissenschaftliche Illustrationen zu erstellen. Mit Figure Labs können Sie Lehrdiagramme direkt aus Kursbeschreibungen generieren, mit einheitlichen Stilen und anpassbaren Vektoren.

Szenario 5: Standardisierung interner Labordokumente

Aufgabentyp: SOP-Bilder des Versuchsplans, Bedienungsanleitung des Instruments, PPT-Materialien für Gruppentreffen, Diagramm zur Fondsanwendung.

Tatsächliche Vorteile: Schließen Sie den Prozess von der Generierung bis zum Export (PPTX) auf derselben Plattform ab, stellen Sie die visuelle Einheit interner Dokumente im Labor sicher und reduzieren Sie die Verwaltungskosten von „zehn Personen und zehn Malstilen“.

Für wen ist Figure Labs geeignet?

Geeignet für die Menge

• Absolventen (Master/Ph.D.): Der häufigste Bedarf besteht darin, Arbeiten, Gruppenberichte und Poster zu schreiben – schnell veröffentlichungsfähige Zahlen zu generieren. Die Lernkosten von Figure Labs liegen bei nahezu Null (es ist nicht erforderlich, BioRender, AI oder PS zu erlernen), was es Studierenden, die gerade erst in die Branche einsteigen, ermöglicht, konsistente wissenschaftliche Forschungsillustrationen zu erstellen.
• Postdoktorand/Assistant Researcher: Tool zur „Garantie der Veröffentlichung“ unter dem Druck hochfrequenter Einreichungen. Jedes Mal, wenn Sie in den Kommentaren des Rezensenten „Die Abbildung ist nicht klar genug“ oder „Es fehlt ein schematisches Diagramm“ ändern, ist die schnelle Generierung und der Export bearbeitbarer Vektorformate durch AI der direkteste Wert.
• PI/Professor: Überprüfen Sie die Zahlen innerhalb der Gruppe und bereiten Sie Illustrationen für Fondsanträge vor. Der PI muss die Zeichensoftware nicht persönlich bedienen, sondern kann die Anforderungen beschreiben und die KI einen ersten Entwurf erstellen lassen, der dann den Teammitgliedern zur Feinabstimmung übergeben werden kann.
• Research Drawing Manager (Laborleiter/Personal der Kerneinrichtungen): Verantwortlich für die Illustrationsstandardisierung und das Qualitätsmanagement für das gesamte Labor oder die gesamte Abteilung. Die Vorlagen- und Exportkonsistenz von Figure Labs reduziert die Kosten für die Verwaltung eines konsistenten Stils erheblich.
• Interdisziplinäres Kooperationsteam: Das Projekt umfasst mehrere Disziplinen (z. B. Bioinformatik, Arzneimitteldesign, medizinische Geräte) und jede Disziplin erfordert einen anderen Stil schematischer Diagramme. Figure Labs macht die Bereitstellung separater Zeichensoftware für jede Disziplin überflüssig.

Grenze für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine (basierend auf Typ-D-Regeln)

Schnitt	Automatisierungsgrad	Beschreibung
Konzept-/Beschreibungseingabe	100 % menschlich (unersetzlich)	AI cannot replace researchers’ understanding and description of scientific concepts
Erste Entwurfsgeneration	100 % KI	This is the core value of Figure Labs - AI autonomously generates schematic diagrams
Überprüfung der wissenschaftlichen Genauigkeit	100 % menschlich (kann nicht übersprungen werden)	In den KI-generierten Diagrammen können Details enthalten sein, die „richtig aussehen, aber tatsächlich falsch sind“ und von Fachexperten überprüft werden müssen
Lokale Modifikation und Anpassung	70 % KI + 30 % Mensch	Textbearbeitung und Regionsneuzeichnung senken den Schwellenwert für Änderungen, aber die Richtungsbeurteilung erfordert immer noch Menschen
Stil-/Farb-Feinabstimmung	50 % KI + 50 % Mensch	AI provides style references and templates, but the final aesthetic choice lies with the researcher
Vektorexport und Formatanpassung	100 % KI	Ein-Klick-Export ohne manuellen Eingriff
Endgültige Überprüfung vor Veröffentlichung	100 % menschlich (unersetzlich)	Der letzte Schritt vor der Einreichung bei der Zeitschrift muss eine manuelle Überprüfung sein (einschließlich Anmerkungsgenauigkeit, Zitiererlaubnis usw.)

Nicht geeignet/nicht geeignet für Menschen

• Szenarien, die ein hochgradig individuelles, originelles visuelles Design erfordern: Wenn Sie ein „künstlerisches“ wissenschaftliches Titelbild anstreben (z. B. eine Titelillustration „Zelle/Natur/Wissenschaft“), ​​erfordert der erste Entwurf von Figure Labs möglicherweise viele manuelle Eingriffe, daher ist es besser, direkt einen professionellen wissenschaftlichen Illustrator zu beauftragen.
• Erfordert 100 % genaue Diagramme auf atomarer/molekularer Ebene: In Szenarien mit strengen stereochemischen Genauigkeitsanforderungen für chemische Strukturformeln, Kristallstrukturen, Protein-3D-Strukturen usw. kann die KI-Generierung zu irreführenden visuellen Vereinfachungen führen. Es wird empfohlen, professionelle Tools (ChemDraw, PyMOL, VMD) zu verwenden, um die Grundstruktur zu generieren und diese dann in Figure Labs zu importieren, um das Gesamtlayout zu vervollständigen.
• Anforderungen für die Batch-/programmierte Generierung: Derzeit gibt es keine API und kann nicht in die Laborautomatisierungspipeline eingebettet werden. Teams, die große Mengen an Figuren in Chargen produzieren müssen, müssen die Arbeitskosten bewerten.
• Szenario zur Datenvisualisierung (statistisches Diagramm): Figure Labs führt keine Datenverarbeitung und statistische Diagramme (wie Histogramme, Streudiagramme, Wärmekarten) durch. Solche Anforderungen erfordern weiterhin die Verwendung von Tools wie GraphPad Prism, R ggplot2 und Python Matplotlib.

Zusammenfassung und Ausblick von Figure Labs

Kernwettbewerbsfähigkeit

Die Positionierung von Figure Labs im Zeichenbereich der wissenschaftlichen Forschung lässt sich in drei „Einzigartigkeiten“ zusammenfassen:

• Das einzige Zeichenwerkzeug für wissenschaftliche Forschung, das AI Agent verwendet, um den gesamten Prozess „von einer leeren Leinwand beginnen“ zu ersetzen – keine Vorlagenbibliothek, kein Drag-and-Drop von Symbolen, sondern eine unabhängige Generierung nach dem Verständnis wissenschaftlicher Konzepte.
• Die einzige KI-Plattform für wissenschaftliche Illustrationen, die bearbeitbare Vektorformate (SVG+PPTX) ausgeben und die Veröffentlichungsstandards führender Fachzeitschriften erfüllen kann – und damit den Kernwiderspruch „KI ist einfach zu verwenden, kann aber nicht veröffentlicht werden“ löst.
• Die einzige wissenschaftliche KI-Kartierungslösung mit interdisziplinärer (nicht nur biologischer) Abdeckung – Forscher in den Bereichen Ingenieurwesen, Physik, Chemie und Informatik sind nicht länger durch die verborgene Obergrenze der Biologiebibliothek eingeschränkt.

Aktuelle Einschränkungen

1. Die Grenzen wissenschaftlicher Genauigkeit: KI-generierte wissenschaftliche Diagramme sind im Wesentlichen „beste Vermutungen“ und können zu irreführenden visuellen Vereinfachungen bei seltenen Strukturen, neu entdeckten molekularen Mechanismen oder hochspezialisierten experimentellen Designs führen. Es gibt keinen Ersatz für die abschließende Prüfung durch den PI.
2. Nutzungsangst durch das Credit-Quotensystem: Obwohl das Quotensystem vernünftig konzipiert ist (50 SVG-Kontingente generieren und 150 Quoten exportieren), können Hochfrequenzbenutzer (Studenten, die mehr als 10 Bilder pro Tag benötigen) das Kontingent im Rahmen des Pro-Plans von 20.000/Monat möglicherweise auch in der dritten Woche aufbrauchen. Die Transparenz und der Frühwarnmechanismus für den Quotenverbrauch müssen gestärkt werden.
3. Keine API/Keine Stapelverarbeitungsfunktion: Für Szenarien, in denen die Abbildungsgenerierung in die Labordatenpipeline eingebettet werden muss, gibt es derzeit keine programmatische Zugriffslösung.
4. Abhängigkeitsrisiko der Modellaggregation: Das zugrunde liegende Modell stammt von einem Dritten (OpenAI, Nano Banana, SeeDream usw.). Schwankungen in der Servicequalität oder Richtlinienänderungen (z. B. API-Ausfall, Verschärfung der Inhaltsrichtlinien) eines Modells können sich direkt auf den Generierungseffekt von Figure Labs auswirken.

Nachbeobachtungspunkte

• Modellaktualisierungsrhythmus: Werden kontinuierlich neue zugrunde liegende Modelle eingeführt? Wie transparent ist der Modellwechsel (weiß der Benutzer, welches Modell er verwendet)?
• Vollständigkeit der Kollaborationsfunktionen: Unterstützt es kollaborative Dokumente in Echtzeit (z. B. die Online-Bearbeitung von Abbildungen durch mehrere Personen im Google Docs-Stil)?
• API Open Plan: Wird die REST-API zwischen 2026 und 2027 geöffnet, damit Labore sie programmgesteuert aufrufen können?
• Vertikale Vertiefung der Disziplinen: Werden vertikal optimierte Versionen für bestimmte Disziplinen (wie medizinische Chemie, Neurowissenschaften) eingeführt?

Risikobewertung bei Beschaffung/Einführung

• Einzelner Rechercheur: Mit „Free“ zu beginnen ist der Weg mit geringem Risiko – ein anfängliches Guthaben von 200 reicht aus, um 3–4 erste Entwürfe zur Qualitätsbewertung zu erstellen. Wenn die tägliche Häufigkeit gering ist (5–10 Bilder pro Monat), ist der Starter-Plan (10 $/Monat) der kostengünstigste Einstiegsplan.
• Labor/Forschungsgruppe: Es wird empfohlen, den Pro-Plan (54 USD/Monat) einen Monat lang in einer Forschungsgruppe zu testen, um die Fähigkeit zu bewerten, eine qualitativ hochwertige Abdeckung dieses Themenbereichs zu erstellen. Kernanliegen: ① Ob KI die einzigartigen wissenschaftlichen Konzepte und Annotationsgewohnheiten in diesem Bereich genau verstehen kann; ② Ob das exportierte Vektorformat nahtlos in den bestehenden Papierschreibprozess des Labors (Overleaf/Word/PPT) integriert werden kann; ③ Ob Teammitglieder bereit sind, von BioRender oder anderen Tools zu migrieren.
• Beschaffung auf Institutions-/Abteilungsebene: ① Muss Preise für Unternehmenslösungen einholen und eine DPA (Datenverarbeitungsvereinbarung) unterzeichnen – obwohl Figure Labs verspricht, keine Benutzerdaten zum Trainieren von Modellen zu verwenden, sollten institutionelle Rechtsangelegenheiten eine Überprüfung der Datenschutzkonformität gemäß Vorschriften wie DSGVO/CCPA durchführen; ② Bestätigen Sie, dass die kommerziellen Genehmigungsbedingungen den Umfang der Nutzung für Lehrzwecke und Kooperationsprojekte Dritter abdecken; ③ Bewerten Sie das Risiko einer Anbieterbindung – wenn alle generierten Abbildungen im SVG-Format exportiert und gespeichert werden, können Sie verlustfrei zu anderen Vektorbearbeitungstools migrieren, ohne den Vertrag zu verlängern.

Verwandte Tools: midjourney, stable-diffusion

Versionsinfo

• aktuell ：Aktuelle Version. （~2026-01）
• Start ：Produkt geht online. （~2025-06）