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迭代训练架构
将信息密集的三阶段学习循环重构为可选择的 SVG 区域，同时保留原有科学逻辑层级。
计算机科学方法章节AutoFigure-Edit可编辑 SVG
将信息密集的三阶段学习循环重构为可选择的 SVG 区域，同时保留原有科学逻辑层级。
把多面板评估框架转换成矢量结构，文字、箭头和模块均可单独选择与修改。
以更清晰的间距重建研究智能体架构，可复用于论文、海报和演示文稿。
直接查看 Paper Banana 背后的输入、转换过程和可编辑结果：从论文方法文本与参考风格，到能够逐个元素精修的结构化 SVG。
调用文生图 LLM，根据方法描述渲染学术风格的示意图。
使用 SAM3 检测并分割图标、文本区域和图表组件。
裁切每个检测到的区域，用 RMBG-2.0 去除背景得到透明图标。
多模态 LLM 生成带标签占位符的结构化 SVG 模板，与原图对齐。
验证 SVG 语法、优化布局对齐，并将占位符替换为干净图标，生成最终可编辑 SVG。
适用于研究论文、会议海报和学术演示，尤其适合重视矢量输出的场景。
这一部分直接对应用户会搜索的学科场景，从 AI 生物学插图到 AI 工程图示都能在页面中被清晰覆盖。
一张可靠的科研插图需要准确表达研究含义、引导阅读顺序、在发表尺寸下保持清晰，并且方便继续修改。FigEditor 将这四项重点贯穿生成、审核与导出流程。
建议：将每个标签、数值和关系与原始研究资料逐项对照。
AI 生成的插图应视为可编辑草稿。发表前的科学准确性仍需由研究者负责审核。
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关于准确性、期刊投稿、导出质量与工作流程的解答
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