研究の方法論を出版品質のダイアグラムに数分で変換。反復改善を備えたマルチエージェントAIが、NeurIPSやICLRなどのトップカンファレンス基準を満たすプロフェッショナルな学術図表を作成します。
PaperBananaはNano Banana 2.1・GPT Image 2.6でテキストから手法、アーキテクチャ、実験パイプラインの図を作成します。ラウンド単位でクレジットを使用します。
論文の方法（§Method）またはアルゴリズム（§Algorithm）セクション
0/4000文字
例：「Figure 3: 提案フレームワークの全体像」
0/500文字
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方法論テキストを貼り付けてキャプションを追加すると、AIが論文用のプロフェッショナルなダイアグラムを作成します。
論文の方法（§Method）またはアルゴリズム（§Algorithm）セクション
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例：「Figure 3: 提案フレームワークの全体像」
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論文の方法論またはアルゴリズムセクションをコピーしてください。AIが複雑な研究記述を理解します。
リトリーバー、プランナー、スタイリスト、ビジュアライザー、クリティックの5つの専門エージェントが協力し、反復的改善でダイアグラムを作成します。
高解像度の出版品質ダイアグラムを取得。論文、ポスター、プレゼンテーションにそのまま使用できます。
モデルアーキテクチャ、システムパイプライン、エンコーダー・デコーダーフレームワーク、アルゴリズムフローチャートを生成。
AIクリティックエージェントが各生成をスコアリングし、出版品質に達するまでフィードバックを提供。
トップカンファレンスから類似図表を検索し、スタイルとレイアウトの決定に活用。
論文、ポスター、スライド、ウェブ出版に対応した高解像度出力。
Nano Banana 2.1 は1ラウンド 10クレジット、GPT Image 2.6 は 15クレジットです。Plot は画像モデルを使わず、1ラウンド 10クレジットです。選択したラウンド数で事前に引き落とし、未使用分は自動返還します。画像編集は選択モデルの1ラウンド分です。
PaperBananaは、モデルアーキテクチャ、システムパイプライン、アルゴリズムフローチャート、エンコーダー・デコーダーフレームワーク、研究フレームワーク概要などの方法論ダイアグラムの生成に優れています。AIはNeurIPSやICLRなどのトップカンファレンスの図表で訓練されています。
通常1図あたり2〜5分です。ラウンド数や混雑状況により変わります。
はい、生成されたすべてのダイアグラムを論文、ポスター、プレゼンテーション、その他の学術出版物でご使用いただけます。投稿先のAI利用ポリシーをご確認いただくことをお勧めします。
Nano Banana 2.1 は1ラウンド 10クレジット、GPT Image 2.6 は 15クレジットです。Plot は画像モデルを使わず、1ラウンド 10クレジットです。選択したラウンド数で事前に引き落とし、未使用分は自動返還します。画像編集は選択モデルの1ラウンド分です。