Question 1

Hvad er PaperBanana?

Accepted Answer

PaperBanana er et agentbaseret framework designet til at automatisere genereringen af publikationsklare akademiske illustrationer, herunder metodediagrammer, statistiske plots og uddannelsesinfografik. PaperBanana bygger bro mellem rå videnskabelig tekst og professionel visuel kommunikation ved at orkestrere fem specialiserede AI-agenter i en lukket sløjfe-samarbejdspipeline, der sikrer nøjagtighed, troværdighed og visuel kvalitet.

Question 2

Hvordan fungerer PaperBananas multi-agent-framework?

Accepted Answer

PaperBanana koordinerer fem specialiserede agenter i sekvens: Henteren lokaliserer visuelle referenceprøver fra et kurateret høj-kvalitetsbibliotek, Planlæggeren oversætter tekst til strukturerede visuelle layouts, Stilisten syntetiserer æstetiske retningslinjer for farve og typografi, Visualisereren renderer illustrationen ved hjælp af Nano-Banana-Pro eller eksekverbar Python-kode, og Kritikeren udfører tre runder af VLM-drevet selvrefleksion for at fange fejl. Denne lukkede sløjfe-arkitektur er det, der gør systemet unikt trofast, præcist og pålideligt til generering af publikationskvalitets akademiske illustrationer.

Question 3

Hvordan sikrer PaperBanana datanøjagtighed i statistiske plots?

Accepted Answer

I modsætning til generelle billedgeneratorer, der lider af numeriske hallucinationer, bruger PaperBanana et kodebaseret paradigme til statistiske grafer. I stedet for at rendere grafer som rasterbilleder genererer det eksekverbar Python Matplotlib-kode for at sikre, at søjler, datapunkter og skalaer er matematisk præcise og trofaste mod rå data. Denne deterministiske kodegenereringstilgang gør frameworket langt mere pålideligt end pixelbaseret generering for enhver datadrevet akademisk figur, hvor numerisk integritet er ufravigelig.

Question 4

Hvad er Nano-Banana-Pro?

Accepted Answer

Nano-Banana-Pro er en avanceret billedgenereringsmodel brugt af PaperBananas Visualiseringsagent. Den specialiserer sig i at syntetisere komplekse former, forbindelser og videnskabelige ikoner til metodediagrammer og udmærker sig i at følge detaljerede layoutinstruktioner fra Planlæggeragenten, mens den opretholder konsistente visuelle stilarter gennem hele illustrationen, fra farvepalet til ikonformer.

Question 5

Hvordan evalueres PaperBanana?

Accepted Answer

Vi introducerede PaperBananaBench, et dedikeret benchmark bestående af 292 testcases kurateret fra NeurIPS 2025-publikationer. PaperBanana overgår konsekvent førende baselines, herunder GPT-Image og Paper2Any, på fire nøgledimensioner: troværdighed, kortfattethed, læsbarhed og æstetik. Frameworket opnår +17,0% samlet scoreforbedring, +37,2% forbedring af kortfattethed og +12,9% forbedring af læsbarhed over det bedste konkurrerende system.

Question 6

Er PaperBanana open source?

Accepted Answer

Ja. PaperBanana er fuldstændig open source under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0). Den komplette kodebase, modelvægte, træningsdata og PaperBananaBench-benchmark er alle offentligt hostet på GitHub, så forskersamfundet frit kan bruge, reproducere, modificere og udvide dem.

Question 7

Hvilke input har PaperBanana brug for til at generere et diagram?

Accepted Answer

PaperBanana kræver typisk tre input: en visuel hensigt, der kort beskriver den ønskede illustration, kildekontekst med de relevante sektioner fra din forskningsartikel, og en figurtekst, der vil blive vist under den genererede figur. Til statistiske plots skal du også levere rå data i JSON- eller CSV-format, så systemet kan generere matematisk nøjagtige grafer gennem sin kodebaserede renderingspipeline.

Question 8

Kan PaperBanana forbedre mine håndtegnede skitser?

Accepted Answer

Ja. PaperBanana tilbyder en æstetisk forbedrings-funktion, der anvender auto-opsummerede æstetiske retningslinjer til at hæve farveskemaer, typografi og den professionelle kvalitet af håndtegnede udkast. Denne kapacitet er især nyttig for forskere, der allerede har et groft diagram, de ønsker at polere før indsendelse til en topkonference som NeurIPS, ICML eller ICLR.

Question 9

Hvilke typer akademiske figurer kan PaperBanana generere?

Accepted Answer

PaperBanana understøtter en bred vifte af akademiske illustrationstyper: metodediagrammer der afbilder modelarkitekturer og systempipelines, statistiske grafer herunder søjlediagrammer, linjediagrammer og punktdiagrammer renderet fra rå data, uddannelsesinfografik til undervisningsmaterialer, visuelle aktiver til akademiske plakater og konferenceslides, og æstetisk forfining af eksisterende håndtegnede skitser. Frameworket dækker hele spektret af visuelle kommunikationsbehov, der almindeligvis forekommer i akademisk publicering og videnskabelig forskning.

Question 10

Hvordan sammenligner PaperBanana sig med DALL-E eller andre billedgeneratorer?

Accepted Answer

Generelle billedgeneratorer som DALL-E producerer hyppigt fejl i logisk topologi, forbindelsesnøjagtighed og numerisk præcision ved oprettelse af akademiske figurer. PaperBanana overvinder disse begrænsninger gennem sin strukturerede multi-agent-pipeline: Planlæggeren sikrer logisk korrekthed, kodebaseret rendering garanterer datanøjagtighed, og Kritikeragenten udfører tre runder af iterativ verifikation. Som resultat producerer frameworket akademiske illustrationer, der er både visuelt polerede og videnskabeligt trofaste — noget generiske billedgeneratorer simpelthen ikke kan opnå pålideligt, når de skal skabe tekniske videnskabelige figurer.

PaperBanana: Automatisering af akademisk illustration

Prøv PaperBanana nu

PaperBanana-galleri

Metodediagrammer

Statistiske grafer

Æstetisk forbedring

Uddannelsesinfografik

Æstetisk forfining

Ofte stillede spørgsmål

Begynd at skabe med PaperBanana