AutoFigureEdit：智能创建可自由编辑的学术配图
将学术论文方法论章节转换为完全可修改的 SVG 图表——可逐元素自定义的出版级科研插图。
基于 LLM 草稿生成、SAM3 组件检测与自动矢量转换。发表于 ICLR 2026。
马上试用 AutoFigureEdit
在这里即可感受 AutoFigureEdit 的智能配图生成效果。只需粘贴您的方法描述文字，还可上传参考图像来实现风格一致性。AutoFigureEdit 将为您产出达到出版标准的可编辑 SVG 学术插图，涵盖方法论流程、系统架构、算法框架等多种类型，所有产出均为可自由调整的矢量格式。
提示：简洁、结构化的方法文本能生成更清晰的模板
提示：上传您喜欢的论文配图以迁移其视觉风格
没有生成图片
FigureBench 性能数据
在 FigureBench 上评测 —— 首个大规模科研插图生成基准，涵盖来自论文、博客、综述和教材的 3,300 个样本。
3,300 基准测试样本
基准测试样本
1.7k GitHub Stars
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ICLR 2026 发表于
发表于
MIT 开源许可证
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AutoFigureEdit 生成效果一览
下面展示了 AutoFigureEdit 在多个学科领域的实际生成案例，充分体现了它应对不同复杂程度学术插图的强大适应力。
论文案例
AutoFigureEdit 直接从研究论文文本生成出版级的方法论图表。复杂的模型架构、多阶段流水线和编码器-解码器框架被渲染为完全可编辑的 SVG 插图，包含精确的形状、连接线和标签 —— 可直接用于顶会投稿。
综述案例
对于综述论文，AutoFigureEdit 创建全面的概览图，捕捉多种方法之间的分类体系、关系和对比。生成的图表帮助读者通过清晰的视觉层次和一致的样式快速把握研究领域的全貌。
博客案例
AutoFigureEdit 同样能处理非正式的技术写作。从解释机器学习概念的博客文章到技术教程，它生成清晰且视觉吸引力强的图表，让复杂的想法对更广泛的受众易于理解。
教材案例
对于教育内容，AutoFigureEdit 生成教材级质量的插图，清晰传达基础概念。无论是神经网络架构、数据流图还是生物过程，生成的图表都适用于课件幻灯片、课程材料和教材章节。
AutoFigureEdit 解决的痛点
制作出版级科研插图仍然是科研中最耗时的瓶颈之一 —— AutoFigureEdit 端到端自动化并输出可编辑结果。
手动绘图耗时巨大
研究者在 PowerPoint、Illustrator 或 tikz 中手动创建图表需要数小时甚至数天 —— 这些时间本可用于实际研究。
AI 生成不可编辑
现有的 AI 图像生成器产生的是栅格图像，无法编辑 —— 一个小修改就意味着从头重新生成。
视觉风格不一致
没有风格迁移功能，在论文中保持所有图表的一致视觉语言极其困难。
Auto Figure 的核心创新
AutoFigureEdit-Edit 在自动化科研插图生成领域引入了多项突破性创新，发表于 ICLR 2026。
系统架构：五阶段流水线
Auto Figure 通过五阶段流水线将科学文本转化为可编辑的 SVG 插图。每个阶段在前一阶段的基础上构建，逐步将原始文本转化为完全可编辑的、出版级矢量插图。
阶段一：栅格生成
视觉语言模型（Gemini 3.1 Flash）读取方法文本和可选的参考图像，生成初始栅格草稿（figure.png）。LLM 理解科研图表的惯例，将文本方法论转译为视觉构图。
阶段二：SAM3 分割
Segment Anything Model 3（SAM3）使用结构化提示词（如 'icon, person, robot, animal'）检测和分割各独立组件——图标、文字区域、连接线、形状。输出带置信度评分的边界框和分割图（samed.png）。
阶段三：SVG 模板化
以原始图像、分割掩码和边界框元数据作为多模态输入，LLM（Gemini 3.1 Pro）生成占位符风格的 SVG，其边框与标记区域对齐。RMBG-2.0 去除裁剪图标的背景，创建透明素材。
阶段四：最终组装
系统对齐 SVG 模板和原始图像之间的坐标系统，然后用从分割中提取的透明图标替换占位符。生成的组装 SVG（final.svg）中所有组件都是可独立编辑的矢量元素。
阶段五：迭代优化
可选的优化阶段执行迭代 SVG 精修——路径优化、笔画识别和布局微调。用户还可以在 Auto Figure 内置的 svg-edit 画布中通过拖放组合进行精修，完成从文本到可编辑 SVG 的完整工作流。
疑问解答
以下汇集了用户对 AutoFigureEdit 最常提出的问题及详细解答。
几分钟内，从论文文字到发表级配图
使用 AutoFigureEdit 流水线，将您的方法描述转换为可修改的 SVG 科学图表。无需设计技能。