论文可视化工具
一般插图可选均衡、低成本的 Nano Banana 2.1；文字、公式和标签密集的图可选 GPT Image 2.6。Gemini 3.8 Flash 负责推理与评审，Plot 模式在隔离沙箱中渲染 matplotlib 代码。
PaperBanana 论文可视化工具是一款 AI 驱动的工具，能将研究论文文本和原始数据转化为出版级科学图表和统计可视化。通过多智能体流水线和迭代 AI 评审，自动生成方法论流程图、架构图、柱状图、散点图等 — 专为需要专业图表的研究人员、博士生和学者设计，适用于论文、学位论文、海报和演示文稿。
模型驱动：Nano Banana 2.1 / GPT Image 2.6（图像生成）+Gemini 3.8 Flash（文本推理与评审）
准备生成
在左侧面板粘贴论文文本和图注，然后点击生成。流水线将提取概念、规划图表、生成并通过 AI 评审循环优化。
如何使用
01
粘贴你的内容
图表模式：粘贴论文中描述方法、算法或架构的章节。数据图模式：粘贴 JSON 或 CSV 格式的原始数据，并描述你想要的可视化效果。
02
7 智能体 AI 流水线
七个专业智能体协作：检索器从 200+ 篇论文中查找参考图，规划器设计布局，风格师增强学术美感，生成器创建图表，评审员通过多轮审查不断改进。
03
下载 & 发表
获取出版级的高分辨率图表。每次生成包含迭代优化 — AI 通过多轮评审持续改进图表质量。
核心功能
方法论图表
从文本描述生成模型架构图、系统流程图、编解码器框架图、算法流程图和研究框架概览图。
统计数据可视化
根据数据生成 matplotlib 代码，在隔离沙箱内以 300 DPI 渲染统计图；Plot 不使用图像模型。
多轮 AI 评审
Critic 评审每轮结果，并为后续轮次提供改进建议。使用前请始终对照研究内容核对图表。
参考驱动设计
检索智能体搜索 200+ 篇学术论文中的相似图表，为风格和布局决策提供参考，确保地道的学术美感。
使用场景
- ✓为深度学习论文生成 Transformer 架构图
- ✓从实验结果创建性能对比柱状图
- ✓为软件工程研究构建系统流程可视化
- ✓为综述论文设计框架概览图
- ✓绘制训练曲线、消融实验和统计分析图
- ✓创建风格统一的海报级学术图表
按模型与轮次计费
Nano Banana 2.1 每轮 10 积分，GPT Image 2.6 每轮 15 积分；Plot 每轮 10 积分，不使用图像模型。按所选轮次预扣，未使用轮次自动退款。图片编辑按所选模型计费一轮。
常见问题
图表模式和数据图模式有什么区别？
图表模式使用 AI 图像生成技术，从文本描述生成视觉插图（如架构图、流程图和流水线可视化）。数据图模式则从原始数据生成统计图表（柱状图、折线图、散点图等），通过生成并执行 matplotlib 代码实现。
7 智能体流水线是如何工作的？
流水线由七个专业 AI 智能体组成：检索器从学术论文中查找参考图表，规划器设计布局，风格师应用学术美感，生成器创建图像或代码，评审员审查并提出改进建议，基线器提供基准版本，润色器进行最终优化。它们迭代协作以最大化质量。
生成需要多长时间？
大多数图表在 2-5 分钟内生成，具体取决于评审轮数。每轮涉及多个智能体协作，耗时稍长，但比单次生成能产出明显更好的结果。
生成的图表可以用在我的论文中吗？
核对准确性和目标期刊、会议的 AI 政策后，可将图表用于论文、海报和演示。图像模型输出 2K 位图（如 16:9 下的 2752×1536），Plot 以 300 DPI 渲染。
积分如何收费？
Nano Banana 2.1 每轮 10 积分，GPT Image 2.6 每轮 15 积分；Plot 每轮 10 积分，不使用图像模型。按所选轮次预扣，未使用轮次自动退款。图片编辑按所选模型计费一轮。
数据图模式支持哪些数据格式？
Plot 模式接受 JSON 或 CSV 格式的数据。请说明坐标轴、分组和对比意图；AI 会生成 matplotlib 代码并在隔离沙箱中执行。使用前请核对图中数值和坐标轴尺度.