PaperBanana 重新上线：GPT Image 2.6、Nano Banana 2.1 与 Plot 模式

PaperBanana 于 2026 年 11 月 10 日恢复在线。网站此前自 8 月 13 日前后暂停服务。如果你在这段时间回来却无法使用，感谢你愿意再试一次。已有付费用户的积分余额已保留。

这次更新加入了图像模型选择、独立的统计图绘制流程，以及更清楚的按轮计费说明。下方展示的是本次发布提供的实际输出，不是模型基准测试，也不代表每次生成都能达到相同效果。

这次更新了什么

• Nano Banana 2.1：默认图像模型，适合兼顾成本与效果的日常科研插图。
• GPT Image 2.6：高级选项，更适合文字、公式和标签密集的复杂图表。
• Gemini 3.8 Flash：负责文本推理与评审。
• 2K 图像输出：具体像素随宽高比变化，例如 16:9 下的 2752×1536。本文图片是缩小、压缩后的网页预览。
• Plot 模式：生成 matplotlib 代码，在隔离沙箱中执行，以 300 DPI 渲染统计图，不调用图像模型。
• Cloudflare 基础设施：服务迁移到 Workers、D1、Workflows 和 Containers，面向全球提供服务。我们没有可引用的延迟提升测试；每张图通常需要 2–5 分钟，取决于轮次与负载。

按图表需求选择模型

普通管线图、框架概览，以及需要多次尝试的插图，可以先用 Nano Banana 2.1。较低的每轮成本更方便探索不同方案。

文字块、公式和标签较多时，可选 GPT Image 2.6。下面这张 GraphRAG 风格架构图包含离线索引与在线检索生成两条流程，并有较密集的文字和箭头。

两阶段 VLM 示例包含多模态编码、交叉注意力、推理与验证。它们是示例输出：使用时仍需对照自己的方法，核对每个箭头、符号和标签。

积分按轮计费

提交时按所选轮次预扣积分。任务若提前结束，未使用轮次会按该任务保存的单价自动退款。当前计费方式不包含首稿免费。图片编辑按所选图像模型计费 一轮。

例如，选择 GPT Image 2.6 的三轮任务，预扣 45 积分；若实际只用了两轮，自动退还 15 积分，最终计费 30 积分。生成前可以查看模型和预估积分。

已有图片也可以修改

图片编辑支持用自然语言更换配色、添加图例。下图的要求是：保留原有三阶段结构，改为海军蓝与橙色，并加上图例。查看编辑前的原图。

常见问题

实验数据应该用 Plot 吗？

如果目标是根据数值数据绘制统计图，使用 Plot。提供数据，并说明坐标轴、分组与对比意图；系统生成 matplotlib 代码，在隔离沙箱中以 300 DPI 渲染。使用前请核对数值和坐标轴尺度。

2K 插图等于矢量图或 300 DPI 统计图吗？

不等于。图像模型输出位图，尺寸取决于宽高比；Plot 是独立的代码渲染流程，以 300 DPI 输出。请按最终排版尺寸检查清晰度。

AI 评审能保证准确吗？

多轮评审能提供修改建议，不能替代研究者核对。请检查公式、标签、数据与逻辑关系，并遵循投稿期刊或会议的 AI 使用披露要求。

以前购买的积分还在吗？

已有付费用户的积分余额已保留。请使用原账号登录，查看余额与交易记录。

从一张图开始

打开 论文可视化工具，粘贴方法描述或数据，选择 Diagram 或 Plot，并核对页面展示的积分预估。已有插图可以用 图片编辑 修改；需要更多轮次时，查看 订阅和积分包。