논문 시각화 도구
균형과 낮은 비용은 Nano Banana 2.1, 텍스트·수식·라벨이 많은 도표는 GPT Image 2.6를 선택하세요. Gemini 3.8 Flash가 추론과 평가를 담당하며 Plot은 격리된 샌드박스에서 matplotlib 코드를 렌더링합니다.
PaperBanana Paper Visualizer는 연구 논문 텍스트와 원시 데이터를 출판 수준의 과학 다이어그램 및 통계 플롯으로 변환하는 AI 도구입니다. 멀티 에이전트 파이프라인과 반복적 AI 비평을 통해 방법론 순서도, 아키텍처 다이어그램, 막대 차트, 산점도 등을 자동 생성합니다. 논문, 학위논문, 포스터, 프레젠테이션에 전문적인 도표가 필요한 연구자, 박사 과정 학생, 학자를 위해 설계되었습니다.
구동 모델:Nano Banana 2.1 / GPT Image 2.6(이미지 생성)+Gemini 3.8 Flash(텍스트 추론 및 평가)
생성 준비 완료
왼쪽 패널에 논문 텍스트와 캡션을 붙여넣고 생성을 클릭하세요. 파이프라인이 개념을 추출하고, 다이어그램을 계획하고, AI 비평 루프를 통해 생성 및 개선합니다.
사용 방법
01
콘텐츠 붙여넣기
다이어그램 모드: 논문에서 방법론이나 알고리즘 섹션을 붙여넣으세요. 플롯 모드: JSON 또는 CSV 형식의 원시 데이터를 붙여넣고 원하는 시각화를 설명하세요.
02
7 에이전트 AI 파이프라인
7개의 전문 에이전트가 협력: Retriever가 200+편의 논문에서 참조 도표를 검색, Planner가 레이아웃 설계, Stylist가 학술적 미학 강화, Visualizer가 도표 생성, Critic이 다중 라운드 리뷰로 개선합니다.
03
다운로드 & 출판
고해상도의 출판 수준 도표를 받으세요. 각 생성에는 반복 개선이 포함되며, AI가 여러 라운드에 걸쳐 도표 품질을 향상시킵니다.
주요 기능
방법론 다이어그램
텍스트 설명에서 모델 아키텍처 다이어그램, 시스템 파이프라인, 인코더-디코더 프레임워크, 알고리즘 순서도, 연구 프레임워크 개요도를 생성합니다.
통계 데이터 플롯
데이터에서 matplotlib 코드를 생성하고 격리된 샌드박스에서 300 DPI로 통계 차트를 렌더링합니다. Plot은 이미지 모델을 사용하지 않습니다.
다중 라운드 AI 비평
Critic이 각 결과를 평가하고 다음 라운드의 개선점을 제안합니다. 최종 도표를 연구 내용과 대조하여 확인하세요.
참조 기반 디자인
Retriever 에이전트가 200+편의 학술 논문에서 유사한 도표를 검색하여 스타일과 레이아웃 결정에 반영, 진정한 학술적 미학을 보장합니다.
사용 사례
- ✓딥러닝 논문의 Transformer 아키텍처 다이어그램 생성
- ✓실험 결과에서 성능 비교 막대 차트 생성
- ✓소프트웨어 공학 연구의 시스템 파이프라인 시각화 구축
- ✓서베이 및 리뷰 논문의 프레임워크 개요도 디자인
- ✓학습 곡선, 어블레이션 연구, 통계 분석 플롯
- ✓일관된 학술 스타일의 포스터용 도표 제작
모델과 라운드별 요금
Nano Banana 2.1은 라운드당 10 크레딧, GPT Image 2.6은 15 크레딧입니다. Plot은 이미지 모델 없이 라운드당 10 크레딧입니다. 선택한 라운드 수만큼 선차감하며, 사용하지 않은 라운드는 자동 환불됩니다. 이미지 편집은 선택한 모델의 1라운드 요금입니다.
자주 묻는 질문
다이어그램 모드와 플롯 모드의 차이점은?
다이어그램 모드는 AI 이미지 생성을 사용하여 텍스트 설명에서 시각적 일러스트레이션(아키텍처 다이어그램, 순서도, 파이프라인 시각화 등)을 생성합니다. 플롯 모드는 원시 데이터에서 matplotlib 코드를 생성하고 실행하여 통계 차트(막대 차트, 선 그래프, 산점도 등)를 만듭니다.
7 에이전트 파이프라인은 어떻게 작동하나요?
파이프라인은 7개의 전문 AI 에이전트로 구성됩니다: Retriever가 학술 논문에서 참조 도표를 검색, Planner가 레이아웃 설계, Stylist가 학술적 미학 적용, Visualizer가 이미지나 코드 생성, Critic이 리뷰 및 개선 제안, Vanilla가 기준 버전 제공, Polish가 최종 조정을 수행합니다.
생성에 얼마나 걸리나요?
대부분의 도표는 2-5분 내에 생성됩니다(비평 라운드 수에 따라 다름). 각 라운드에서 여러 에이전트가 협력하므로 시간이 더 걸리지만, 단일 패스 생성보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
생성된 도표를 논문에 사용할 수 있나요?
정확성과 투고처의 AI 정책을 확인한 후 논문, 포스터, 발표에 사용할 수 있습니다. 이미지 모델은 2K 래스터 이미지(예: 16:9에서 2752×1536), Plot은 300 DPI로 출력합니다.
크레딧 과금 방식은?
Nano Banana 2.1은 라운드당 10 크레딧, GPT Image 2.6은 15 크레딧입니다. Plot은 이미지 모델 없이 라운드당 10 크레딧입니다. 선택한 라운드 수만큼 선차감하며, 사용하지 않은 라운드는 자동 환불됩니다. 이미지 편집은 선택한 모델의 1라운드 요금입니다.
플롯 모드에서 지원되는 데이터 형식은?
Plot은 JSON 또는 CSV 형식의 데이터를 받습니다. 축, 그룹 및 비교 목적을 설명하면 AI가 matplotlib 코드를 생성하고 격리된 샌드박스에서 실행합니다. 결과의 값과 축 범위를 확인하세요.