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效果好到刷屏的Nano Banana ,学术特供版热乎出炉!

名字就是云云直观——PaperBanana ,给你天天都在头痛的Paper用上Banana 。(试图押韵skr)

并且这一次是由谷歌北大强强联手打造 。

知道你想马上看效果 ,别急 ,三个官计划例这就给各人搬上桌 。

在相同输入下 ,人类绘制、原版Nano Banana与PaperBanana天生的论文插图对好比下:

综合评估显示 ,PaperBanana在雅观性、精练性与逻辑清晰度上均周全优于原版 。

并且它还能直接优化人工绘制的插图 ,瞅瞅右边 ,是不是高级感一下就上去了 。

别的 ,由于PaperBanana还提供代码出图功效 (即使用Gemini-3-Pro自动天生并执行Python可视化代码出图) ,以是它还能用来天生需要数值100%精准的种种图表 。

好好好 ,既能拿捏高级感 ,又不忘精准度 ,应该没有学术人不爱吧~

论文作者体现 ,PaperBanana为全自动天生可用于出书的插图铺平了蹊径 。

我们希望这个框架能成为毗连重大科学看法与高效视觉叙事的桥梁 ,赋能每一位研究者 ,用专业级的视觉语言清晰泛起其发明 。

而在看到其效果之后 ,一众网友也纷纷叹息“学术插图”这个老浩劫总算是要被攻克了 。

想想以前的日子 ,真真是要落泪了~

研究职员破费4个小时在Figma中绘制一张图 ,简直令人难以置信 。

那么 ,学术版PaperBanana是怎样炼造的呢?

一个不敷 ,那就5个!

用一个模子生图怎么够 ,现在都是多智能体齐上阵了 。

没错 ,PaperBanana背后就是5个分工明确的智能体在起作用 。

Retriever Agent(检索智能体):从顶会论文库中 ,找到与你要画的图领域、结构最相似的参考案例 。Planner Agent(妄想智能体):把论文文字形貌 ,转化为包括所有?椤⒙呒南晗富嫱妓得魇 。Stylist Agent(气概智能体):总结学术审美规范 ,给说明书加上配色、排版等“美颜”标准 。Visualizer Agent(可视化智能体):凭听说明书 ,直接绘图或写代码出图 ,产出初稿 。Critic Agent(批判智能体):检查图的对错与雅观度 ,提出修改意见 ,循环迭代3轮优化 。

下面这张图清晰展示了它们的事情流程:

划重点 ,连这张图也是PaperBanana自己天生的 。

论文作者体现 ,这一历程参考了人类制作论文插图的流程 。

以制作一个模子架构图为例 ,通常研究职员会先去看看顶会里类似事情的图是怎么画的 ,找找灵感和规范 。

这一步就对应了检索智能体的事情 。

然后就需要凭证参考来妄想自己的图该怎么画 ,“我的要领有几个要害??”、“数据流和逻辑顺序是怎样的?” ,在想清所有要害问题后 ,脑子里或许就有一幅架构蓝图了 。

而到这一步还不是真正动笔的时间 ,由于还需要连系自己的图以及之前看过的“顶会审美”标准 ,来给蓝图加点设计感 。

有了这两样工具(蓝图+审美) ,现在就可以真正出图了 。

并且出完之后 ,研究职员往往还需要检查一番 ,以确保出图准确无误 。

怎么样?是不是一环扣一环、且全都逐一对应上了 。

而在相识完PaperBanana的事情方法后 ,接下来的问题在于:

怎么评估PaperBanana的生图效果?

实验要领及效果

对此 ,团队还专门构建了一个PaperBananaBench 。该基准内容源自NeurIPS 2025——

他们从5275篇论文中随机采样2000篇 ,经由滤、人工校验后 ,获得584个有用样本 ,然后将其均分为292个测试样本和292个参考样本 。

这292个参考样本 ,每一个都提取了完整的(S, C, I)三元组:

S(源上下文):形貌要领的文本 ,如论文要领论章节;C(转达意图):图的问题/说明 ,如“我们的框架概述”;I(参考图像):论文中现实使用的、高质量的对应图表 。

参考样本集组成了一个高质量的“学术插图数据库” ,主要供检索智能体举行盘问和匹配 。

而与之对应的292个测试样本 ,在评估时则仅提供S、C作为输入 。其对应的I作为隐藏的标准谜底 ,不加入天生历程 ,仅用于最终的质量比对与评分 。

准备到这里 ,接下来就是详细天生和评估了 。

裁判方面 ,他们接纳了“VLM-as-a-Judge”(大模子当裁判)的评估范式——

让强盛的视觉语言模子(如Gemini-3-Pro)作为评委 ,将PaperBanana天生的图与测试集中隐藏的标准谜底I举行逐项比照 。

比照的维度主要有四个:忠实性、精练性、可读性、雅观性 。

若PaperBanana体现优于标准图得100分 ,劣于得0分 ,持平得50分 ,最终盘算总分 。

而实验效果批注 ,PaperBanana在所有维度上周全逾越了古板的单模子直接天生(Vanilla)等基线要领 。

整体性能碾压:总分相对基线提升了17.0% 。其中 ,精练性提升最为显著 ,高达37.2% ,说明它天生的图逻辑更清洁、重点更突出;可读性(+12.9%)和雅观性(+6.6%)也有大幅领先 ;竦萌死嗝げ馊峡桑涸谀涿娜死嗝げ庵 ,研究员有72.7%的情形以为PaperBanana天生的图比基线模子更好 。统计图表体现优异:在需要高精度的统计图表使命中 ,PaperBanana的“代码天生模式”在数值忠实性上与人类水平相当 ,而精练性和雅观性甚至略胜一筹 。

这里需要说明 ,在天生图表方面 ,PaperBanana有两种模式:

一种是代码天生模式(默认) 。让Gemini-3-Pro这类模子自动写Python可视化代码(如Matplotlib) ,再运行代码出图 。优点是可以包管数值绝瞄准确 ,适合需要严酷精度的场景 。

另一种是直接生图模式(可选方法) 。跳过代码 ,让图像天生模子直接凭证文本形貌天生图表 。优点是视觉效果更顶 ,但数值容易泛起幻觉问题 。

左图直接生图模式下 ,红框圈选出来的就是一些过失问题 ,而右侧的代码生图模式显着无误 ,但雅观度略逊 。

最后的消融实验证实 ,检索参考、气概优化、批判迭代这三个环节缺一不可 ,它们配合包管了最终图像的“准确”与“悦目” 。

不过也需要提醒 ,PaperBanana现在仍有一些局限性 ,好比它作为生图还无法编辑 ,同时在许多细节忠实度方面仍比不上人类手事情业 。

以是 ,更包管的做法或许是 ,让它帮你优化以前绘制过的图 。

在下面这套“手图蜕变”流程下 ,许多图都能变得更雅观、更高级……虽然也更容易入顶会的眼(doge) 。

谷歌x北大联手打造

最后先容下PaperBanana背后的团队 。

一共7人 ,可以清晰分成两拨——

一拨来自北大 ,主要提供NLP与多模态明确的学术基本;另一拨来自Google Cloud AI Research ,认真多模态系统与工业化视角 。

署名第一的Dawei Zhu(兼通讯作者) ,本硕博均就读于北大 ,现为北大四年级博士生 。

他重点研究长上下文建模和多模态数据 ,之前在微软亚洲研究院实习过 ,现在是Google Cloud AI Research学生研究员 ,PaperBanana也是他在谷歌时代加入的项目 。

借着北大这条线 ,另外两位来自北大的划分是Xiyu Wei和Sujian Li(兼通讯作者) 。

Sujian Li现在是北大盘算机学院长聘副教授 ,也是Dawei Zhu的博导 ,主要研究自然语言处置惩罚、信息抽取等 。

而Xiyu Wei可能照旧学生 ,现在只能看到TA和Dawei Zhu相助过一篇关于拓展上下文的论文 。

而其他几位来自Google Cloud AI Research的划分是:

认真人Tomas Pfister、高级研究科学家Yale Song、研究科学家Rui Meng和Jinsung Yoon(兼通讯作者) 。

阻止现在 ,PaperBanana已在开源社区GitHub揽获上千star ,感兴趣可以继续关注 。

项目主页:https://dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/论文:https://arxiv.org/abs/2601.23265GitHub地点:https://github.com/dwzhu-pku/PaperBanana

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