PaperBanana

收录理由

研究人员常为论文中的方法示意图和统计图表耗费大量时间，PaperBanana 正是针对这一痛点而生。它把原始的方法描述和图注交给一组分工明确的智能体：有的负责检索参考图，有的规划叙事逻辑，还有专门的“造型师”确保学术美学风格，最后由视觉化模块调用图像生成模型产出初稿，再经评审智能体反复修改。由于整个流程以参考图驱动且不断迭代，生成结果更接近成熟论文中的插图观感，而非千篇一律的AI美术风格，这在审稿人要求全稿风格统一时尤为关键。项目支持 Gemini、OpenRouter 以及 OpenAI 的图像模型，同时提供 Gradio 和 Streamlit 两套界面，还包含对已有图示进行优化和放大的工作流。当前精选的参考集在计算机科学领域覆盖最全，因此做 CS 论文的团队能从中获得最大收益。