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编程智能体与代码 · 工具介绍

PaperBanana

PaperBanana 通过检索、规划、风格调整、绘图和评审智能体生成学术插图,支持从方法章节和图注生成多个候选,也提供上传图像后按修改要求继续细化的界面。

PaperBanana 能做什么

PaperBanana 通过检索、规划、风格调整、绘图和评审智能体生成学术插图,支持从方法章节和图注生成多个候选,也提供上传图像后按修改要求继续细化的界面。

  • 多媒体创作工作流程
编程智能体与代码 · 从小样开始

如何使用 PaperBanana

从论文方法与图注生成可比较的插图候选

准备输入

  • 方法章节文本、图注、候选数量和画幅设置。
  • 主模型与图像生成模型配置,以及 Google Gemini 或 OpenRouter API 密钥。

操作步骤

  1. 配置模型和至少一个支持的 API 密钥,安装 Python 3.12 与项目依赖。
  2. 运行 streamlit run demo.py,在 Generate Candidates 中填入方法章节和图注。
  3. 设置流水线、检索、画幅和评审轮数,生成后对比候选并下载图片或 ZIP。

预期交付物

  • 候选插图及演进过程展示,可下载单张图片或批量 ZIP。

auto 检索在缺少本地参考数据文件时会回退为 none;人工检查图中的结构、标签和科学含义,不能把生成插图当作研究结果证据。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 PaperBanana 官方说明 ↗

器选AI · 场景选型

从编程智能体与代码角度评估PaperBanana

把编程智能体与代码需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 能否读懂上下文

    确认工具能够读取所需目录,且不会引入不必要的资料。

  2. 改动是否可审查

    优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。

  3. 测试能否说明问题

    测试应覆盖用户可见行为,不只证明代码能运行。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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