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迭代訓練架構
將資訊密集的三階段學習循環重構為可選擇的 SVG 區域，同時保留原有科學邏輯層級。
計算機科學方法章節AutoFigure-Edit可編輯 SVG
將資訊密集的三階段學習循環重構為可選擇的 SVG 區域，同時保留原有科學邏輯層級。
把多面板評估框架轉換成向量結構，文字、箭頭和模組均可單獨選擇與修改。
以更清晰的間距重建研究智慧體架構，可複用於論文、海報和簡報。
直接查看 Paper Banana 背後的輸入、轉換過程和可編輯結果：從論文方法文字與參考風格，到能夠逐個元素精修的結構化 SVG。
呼叫文生圖 LLM，根據方法描述渲染學術風格的示意圖。
使用 SAM3 檢測並分割圖標、文字區域和圖表組件。
裁切每個檢測到的區域，用 RMBG-2.0 去除背景得到透明圖標。
多模態 LLM 生成帶標籤佔位符的結構化 SVG 模板，與原圖對齊。
驗證 SVG 語法、優化版面對齊，並將佔位符替換為乾淨圖標，生成最終可編輯 SVG。
適用於研究論文、會議海報與學術簡報，尤其適合重視向量輸出的場景。
這一部分直接對應使用者會搜尋的學科場景，從 AI 生物學插圖到 AI 工程圖示都能在頁面中被清楚覆蓋。
一張可靠的科研插圖需要準確表達研究含義、引導閱讀順序、在發表尺寸下保持清晰，並且方便繼續修改。FigEditor 將這四項重點貫穿產生、審核與匯出流程。
建議：將每個標籤、數值和關係與原始研究資料逐項對照。
AI 產生的插圖應視為可編輯草稿。發表前的科學準確性仍需由研究者負責審核。
可先使用免費點數；若需要定期建立插圖，可訂閱方案，或為下一篇論文與簡報購買點數包。
關於準確性、期刊投稿、匯出品質與工作流程的解答
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