产品简介
paperbanana PaperBanana是一个开源框架，可将论文的文字描述自动转化为高质量的示意图和统计图，解决科研人员绘图耗时耗力的痛点。它适合AI科学家、研究人员快速生成论文、报告或演示文稿所需的学术可视化内容。
核心功能
- 采用多智能体流水线与迭代优化机制，确保图表质量
- 支持OpenAI、Google Gemini等多种主流AI模型提供商
- 支持通过清单文件（YAML/JSON）批量生成多个图表
- 内置输入优化与自动精炼模式，提升生成效果
- 提供命令行、Python API和本地Web界面等多种使用方式
快速开始
- 安装工具：运行 `pip install paperbanana`。
- 配置API密钥：在 `.env` 文件中填写您的 OpenAI 或 Google Gemini API Key。
- 生成图表：执行 `paperbanana generate --input 你的论文方法描述.txt --caption "图表标题"` 即可。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | paperbanana | 同类方案 |
|---|---|---|
| 与手工绘图对比 | 输入文本描述即可自动生成，极大提升效率 | 需要使用绘图软件手动绘制，耗时费力且需要技能 |
| 与传统图表工具对比 | 集成多种先进AI模型，支持复杂的逻辑关系与视觉风格 | 通常只提供基础图表模板，智能化程度低 |
| 与单一AI绘图服务对比 | 提供包含优化、迭代的完整科研绘图流程，输出更符合学术规范 | 单次调用生成，缺乏针对科研场景的流程优化 |
适合谁用
- 需要为论文快速制作方法框架图的AI科学家与研究人员
- 希望自动化生成统计图表的数据分析人员
- 需要为技术演示文稿创建示意图的学生与工程师
下载与版本
当前最新版本为 bench-data-v1，发布于 2026-06-11。支持 多平台。点击页面「下载软件」按钮即可下载打包好的版本，根据你的电脑/手机系统来选择对应的软件。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/llmsresearch/paperbanana