AutoFigure：让 AI 接管论文插图生成

最近顶会截稿，在赶文章的人应该都懂这种痛苦：实验、模型、结果图都已经做完了，但真正开始卡住的，往往不是内容本身，而是怎么把它画成一张能交论文的图。

流程图、模型结构图、方法框架图……每一张看起来都不复杂，但真要做到清晰 + 规范 + 能发论文级别，就会在 PowerPoint、draw.io、Visio 之间反复横跳，一画就是一下午。

最近我在找资料的时候看到西湖大学 ResearAI 团队的 AutoFigure（ICLR 2026），感觉有点科研绘图外挂的意思，它可以直接根据两种输入来生成学术插图：

一是你用文字描述，比如「一个包含编码器-解码器结构的多模态模型流程图」；

二是直接丢论文 PDF，它能自动把方法部分抽出来，帮你生成对应的结构示意图。

更关键的是，它不是一次生成就结束，而是有一个类似生成 + 审稿的迭代机制，会不断帮你优化图的表达方式，直到更接近论文发表标准。

输出也挺实用：

• SVG 矢量图（后面改细节很方便）

• mxGraph XML（可以直接丢进 draw.io 继续编辑）

• 还支持图片增强和风格优化

如果说写论文已经够折磨人了，那至少画图这件事，现在可以稍微偷点懒了。

教程链接：https://go.openbayes.com/VuC4g

使用云平台: OpenBayes

http://openbayes.com/console/signup?r=sony_0m6v

1.登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，搜索并选择「AutoFigure：基于 LLM 的学术论文插图自动生成系统」教程。

2.页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。

3.在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本，不需要再进行手动选择。点击「继续执行」，等待分配资源。

4.等待分配资源，当状态变为「运行中」后，点击「打开工作空间」进入 Jupyter Workspace。

使用步骤：

1.页面跳转后，点击左侧 README.ipynb 文件。

2.打开 1 个新的终端，依次执行以下命令来启动后端和前端服务：

cd /output/AutoFigure bash start.sh

3.待运行完毕后，出现「AutoFigure is running!」，点击右侧 API 地址即可打开 AutoFigure Web 界面

4.上传论文文件并填写相关模型信息及其 API Key，即可自动生成学术论文插图。