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PaperBanana

PaperBanana 通过检索、规划、风格调整、绘图和评审智能体生成学术插图,支持从方法章节和图注生成多个候选,也提供上传图像后按修改要求继续细化的界面。

PaperBanana 能做什么

PaperBanana 通过检索、规划、风格调整、绘图和评审智能体生成学术插图,支持从方法章节和图注生成多个候选,也提供上传图像后按修改要求继续细化的界面。

  • 多媒体创作工作流程
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如何使用 PaperBanana

从论文方法与图注生成可比较的插图候选

准备输入

  • 方法章节文本、图注、候选数量和画幅设置。
  • 主模型与图像生成模型配置,以及 Google Gemini 或 OpenRouter API 密钥。

操作步骤

  1. 配置模型和至少一个支持的 API 密钥,安装 Python 3.12 与项目依赖。
  2. 运行 streamlit run demo.py,在 Generate Candidates 中填入方法章节和图注。
  3. 设置流水线、检索、画幅和评审轮数,生成后对比候选并下载图片或 ZIP。

预期交付物

  • 候选插图及演进过程展示,可下载单张图片或批量 ZIP。

auto 检索在缺少本地参考数据文件时会回退为 none;人工检查图中的结构、标签和科学含义,不能把生成插图当作研究结果证据。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 PaperBanana 官方说明 ↗

百用集 · 场景选型

从搜索研究与资料角度评估PaperBanana

把搜索研究与资料需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 来源能否回看

    需要能打开的原始页面或文档位置,不能只有一段无出处的摘要。

  2. 范围是否与问题一致

    核对日期、地区、对象与定义,不把相似术语当成同一事实。

  3. 是否保留反例

    把冲突资料和未解决问题放进结论,避免只找支持原想法的证据。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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