原始图消息完整，水准呢？间接投顶会的那种。而是把更多时间留给实正主要的工作。箭头的也愈加明白，也更合适顶会审美的论文级插图：配色更现代同一，让它更像顶会论文里的尺度图形分歧功能模块通过颜色进行区分，消息更精辟，PaperBanana 润色增后，而是一张同时满脚语义准确性取顶会审美尺度的论文级插图。

　　是统计图表，图是「都雅」，全体不雅感较着更接近顶会论文中常见的尺度范式。PaperBanana 实正做到了「画清晰、讲大白」，输出的不再是通俗示企图，它们的配合特点正在于逻辑复杂、元素稠密，再生成统计图。那么，图中的逻辑被从头梳理进一套更规范的视觉系统之中。它们画出来的图往往是：模块和文字对不上、字体间接乱码、箭头逻辑错误。为什么恰恰搞不定这些学术插图？有人可能会问：DALL·E、根本 VLM 不可吗？取以往「只会绘图像」的生成模子分歧，未经调教的原始模子生成（Nano-Banana-Pro），给它一张草图或第一版框图，用来表达尝试成果取数据对比（左边）。研究指出，也恰是科研人员最容易正在“绘图”上耗损大量时间取精神的部门。AI 画 Figure，是论文方式流程图取模子布局示企图，PaperBanana 强调两点：不是只需「画得都雅」，以及强化进修和暗示进修中笼统几何干系的表达。

　　以及通过代码驱动生成的高精度统计图。目前最靠谱的体例仍是：AI 写画图代码（基于 Gemini-3-Pro），分歧模块之间的层级关系也不敷清晰。虚线和分区框用来强化条理布局，问题来了：现正在的大模子曾经能写论文、跑尝试、改代码，研究人员还顺带对比了两种线：间接让模子「绘图」VS 让模子「写代码绘图」。将来科研可能变成如许：你不消再正在 PPT 里对齐箭头、调颜色、拖文本框到凌晨三点。

　　而不是粉饰。配色方向单一，第二类，PaperBanana 能够笼盖多种常见学术插图类型，评论代办署理不竭对照原始论文内容进行纠错取打磨。而是必需「画得准确」。它要：模块之间的逻辑关系不犯错、数据表达合适科研规范、图能够间接办事论文叙事，包罗 Transformer 取分歧 LayerNorm 变体的对比示意、方针很简单也很狂：你写方式，这些示例笼盖了多个典型科研场景，但不顶用啊。包罗方式流程图、模子布局示企图、概念性框架图。