这项由上海人工智能实验室联合上海交通大学、香港大学、北京大学等多家机构共同完成的研究，发表于2026年1月的arXiv预印本服务器（论文编号arXiv:2601.17027v1），为科学图像合成领域带来了重大突破。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
在现代科学研究中，准确的科学图像就像是实验室的"通用语言"——无论是化学分子结构图、物理电路图，还是数学几何图形，这些图像都承载着精确的科学信息。然而，当前的AI图像生成技术就像是一位艺术天赋很高但理科基础薄弱的画家，虽然能够绘制出视觉上美观的图像，却经常在科学准确性上"翻车"。比如，AI可能会画出一个看起来很像分子结构的图形，但仔细一看，原子数量不对，化学键的连接方式也不符合化学原理。
这个问题的核心在于，现有的文本到图像（T2I）生成模型在处理科学内容时，往往只关注"看起来像"，而忽略了"科学上正确"这个更重要的要求。就好比让一个从未学过化学的人根据描述画分子结构图，结果可想而知。
为了解决这个难题，研究团队开发了一个名为"ImgCoder"的创新框架，同时建立了专门用于评估科学图像生成质量的基准
