PaperBanana

PaperBanana – 北大联合谷歌推出的AI学术插图自动生成框架

PaperBanana 是一项由北京大学与 Google Cloud AI Research 携手打造的创新学术插图自动化生成框架。该框架旨在切实解决人工智能领域研究人员在绘制论文图表时所面临的耗时耗力难题。其核心优势在于采用了独具匠心的多智能体协作架构，集结了检索（Retriever）、规划（Planner）、风格设计（Stylist）、可视化（Visualizer）以及批判优化（Critic）这五大专业智能体。通过精妙的线性规划与迭代优化相结合的两阶段流程，PaperBanana 能够高效地自动生成符合出版标准的、具有高度专业性的方示意图和统计图表。

PaperBanana 的核心能力

• 方示意图的智能生成：输入论文的核心描述，系统即可自动生成具有发表级水准的算法架构图与流程图。
• 统计图表的灵活制作：提供两种兼顾准确性与美观度的统计图表制作模式：一种侧重代码生成，确保数据的精确无误；另一种侧重图像生成，追求视觉上的极致美感。
• 美学风格的深度优化：能够将初步的草图升级，使其焕然一新，达到顶级学术会议所要求的现代学术视觉风格标准。
• 多智能体协同的强大优势：五个高度专业化的 AI 智能体各司其职，共同协作完成从内容检索、结构规划、风格设计到最终绘制与优化的一整套流程。
• 质量的自动评估与改进：内置的 AI 评审员能够对生成的图表进行自动检查，并进行多轮迭代优化，以确保其准确性和视觉表现力达到最佳。
• 跨领域的广泛适用性：基于 NeurIPS 论文构建的评测基准，使得 PaperBanana 能够支持多种人工智能子领域的图表生成需求。
• 输出格式的便捷多样：支持输出 PNG/SVG 图像文件，亦可生成 Python 代码，为后续的编辑与修改提供了极大的便利。

PaperBanana 的技术基石

• 模拟人类工作流程的多智能体协同体系：该架构巧妙地模拟了人类设计师的工作流程，通过五个专业化 AI 智能体的协同作业来完成复杂任务。
• 两阶段的精细化处理流程：首先进行线性规划，确立内容的优先级与整体风格，随后进入迭代优化阶段，逐步打磨生成最终的图表。
• 检索增强的生成机制：系统能够从海量的优质论文库中检索出相关的优秀案例，为图表的生成提供有益的参考与指导。
• 视觉语言模型的跨模态赋能：充分利用了视觉语言模型（VLM）的跨模态能力，实现了从文本描述到视觉呈现的精准转换。
• 混合生成策略的策略性应用：对于方法图，采用 AI 绘画模型进行生成，以求视觉上的创意与美感；而对于统计图，则通过代码生成，以确保数据的精确性。
• 自我批判与迭代优化的机制：内置的 AI 评审员能够进行多轮次的检查与反馈，逐步消除潜在的错误，持续提升图表的整体质量。
• 美学规范的学习与应用：系统能够自动提炼出优质论文中的配色、字体及布局规律，并将其转化为可复用的风格模板。
• 结构化信息传递的精确性：利用标准化的数据格式，确保在不同智能体之间进行视觉元素参数的精确传递，避免信息失真。

PaperBanana 的项目入口

• GitHub 仓库链接：https://github.com/dwzhu-pku/PaperBanana
• arXiv 技术论文链接：https://arxiv.org/pdf/2601.23265

PaperBanana 的应用场景延展

• 学术论文图表绘制：自动生成可直接用于发表的方法流程图和模型架构图，有效缓解了研究人员在图表绘制上耗费大量时间且效果不尽如人意的困扰。
• 毕业论文的视觉呈现：协助研究生快速生成符合学术规范的图表，实现视觉风格的统一，从而显著提升论文的专业度和整体质量。
• 会议海报的制作优化：能够将复杂的研究成果转化为清晰直观的海报内容，通过精心的配色和布局设计，有效增强信息的传达效率。
• 科研项目申请材料的优化：为基金申请等项目提供专业的技术路线图，提升申请材料的视觉吸引力，给评审留下深刻印象。
• 学术演讲的视觉辅助：自动生成演示文稿（PPT）中的关键示意图，将复杂的算法概念转化为听众易于理解的视觉化呈现。
• 图表美学风格的革新：能够对早期撰写的论文或手绘草图进行现代化的风格改造，统一多篇论文的视觉风格，构建独特的学术品牌形象。