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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南晗富嫱妓得魇椤tylist 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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