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소개:
LabFig은 텍스트, 스케치, 참고 그림, PDF, 연구실 사진을 별도의 디자인 프로그램 없이도 완벽히 편집 가능한 학술지 게재 수준의 고품질 그림으로 바꿔주는 AI 과학 논문 그림 생성기입니다.
추가됨:
6월 22 2026
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LabFig 제품 정보

LabFig이란 무엇인가요?

LabFig은 일러스트레이터(Illustrator)나 피그마(Figma)에서 하루 종일 시간을 허비할 필요 없이, 학술지 게재 수준의 고품질 피규어(그림)를 만들어야 하는 연구자와 대학원생을 위한 AI 기반 과학 논문 그림 생성기입니다. 텍스트 설명, 손으로 그린 스케치, 참고용 그림, 연구 논문 PDF, 화이트보드 사진 등 어떤 형식이든 입력만 하면 시작할 수 있습니다. LabFig은 입력된 내용을 완벽히 이해하여 각 패널, 라벨, 화살표가 올바르게 배치된 깔끔한 학술지 등급의 그림을 단 몇 초 만에 완성합니다. 주요 기능: - 다양한 입력 모드: 텍스트 기반 생성, 스케치 기반 생성, 참고 그림 기반 생성, PDF 기반 생성, 사진 기반 생성 지원. - 완벽한 편집 기능: 한 번 생성되고 끝나는 일반적인 AI 툴과 달리, 생성 후에도 모든 텍스트, 화살표, 도형, 색상을 자유롭게 수정할 수 있습니다. 일러스트레이터나 피그마를 오갈 필요 없이 라벨을 변경하고, 색상을 바꾸거나, 특정 영역을 선택해 한 줄의 프롬프트로 재생성할 수 있습니다. - 학술지 맞춤형 스타일: 클릭 한 번으로 Nature, Cell, IEEE 등의 시각적 표준에 맞출 수 있습니다. 과학 스타일, 라인, 3D, 에디토리얼, 스케치, 수채화 등의 스타일을 제공하며, 'Auto' 기능을 통해 프롬프트에 맞춰 논문 내 모든 그림의 시각적 일관성을 유지할 수 있습니다. - 스케치 기반 도판 변환: 노트나 화이트보드를 촬영해 업로드하면 LabFig이 이를 학술지 게재 수준의 그림으로 다시 그려냅니다. 기하학적 형태를 교정하고, 손글씨를 깔끔한 타이포그래피로 대체하며, 모든 블록과 화살표, 라벨을 정렬해 줍니다. - 벡터 캔버스: 라벨과 화살표를 정밀하게 미세 조정할 수 있으며, 투고용 템플릿에 바로 넣을 수 있는 SVG 또는 PDF 형식으로 내보낼 수 있습니다. 모드를 선택하고 원하는 그림을 설명하기만 하면 단 몇 초 만에 학술지 게재가 가능한 초안이 완성됩니다. 디자인 기술이 없는 연구자분들을 위해 맞춤 설계되었습니다.

LabFig을 어떻게 사용하나요?

LabFig은 간단히 3단계로 사용할 수 있습니다. 첫째, 입력 모드를 선택합니다. 텍스트 설명을 입력하거나, 손으로 그린 스케치를 업로드하거나, 참고할 그림을 넣거나, 연구 PDF를 첨부하거나, 화이트보드/노트 사진을 촬영하여 업로드합니다. 둘째, 학술지 스타일(과학 스타일, 라인, 3D, 에디토리얼, 스케치, 수채화 또는 Auto)을 선택하면 단 몇 초 만에 학술지 등급의 초안이 생성됩니다. 셋째, 벡터 캔버스에서 정밀하게 수정합니다. 텍스트 라벨을 바꾸고, 패널 색상을 변경하거나, 특정 영역을 선택해 프롬프트 하나로 재생성한 뒤 SVG나 PDF 파일로 내보내어 논문 원고나 투고 템플릿에 바로 삽입하면 됩니다.

LabFig의 핵심 기능

텍스트 기반 생성: 텍스트 설명만으로 학술지 게재 수준의 그림 생성

스케치 기반 생성: 손으로 그린 스케치나 화이트보드 사진을 깔끔한 그림으로 변환

참고 그림 기반 생성: 업로드한 참고 그림의 레이아웃과 스타일을 그대로 반영

PDF 기반 생성: 연구 논문에서 그림을 직접 가져와 재가공 및 수정

완벽한 편집 기능: 생성 후에도 모든 텍스트, 화살표, 도형, 색상을 개별적으로 편집 가능

영역 재생성: 특정 영역만 선택하여 한 줄의 프롬프트로 해당 부분만 다시 생성

LabFig의 사용 사례

#1

저널 투고를 위한 메커니즘 다이어그램 및 그래픽 초록(Graphical Abstract) 제작

#2

손으로 그린 실험 개요도를 학술지 게재 수준의 깔끔한 그림으로 변환

#3

심사 위원의 수정 요청이나 리뷰 논문 작성을 위해 기존 PDF 내 그림을 수정 및 재가공

#4

논문 한 편 또는 연구실 전체의 모든 그림에서 시각적 스타일의 일관성 유지

#5

기존 바이오 분야 중심 툴로는 만들기 어려웠던 공학, 물리학, 컴퓨터 공학(CS) 분야의 그림 생성

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