AutoFigure: Editierbare wissenschaftliche Illustrationen erstellen
Auto Figure verwandelt Methodentext aus Forschungsarbeiten in vollständig editierbare SVG-Wissenschaftsillustrationen — publikationsfertige akademische Abbildungen, die Sie frei modifizieren können.
Durch die Kombination von LLM-Generierung, SAM3-Segmentierung und Vektorisierung erstellt Auto Figure hochwertige Methodendiagramme mit Stiltransfer und integriertem SVG-Editor.
AutoFigure jetzt ausprobieren
Erleben Sie Auto Figures automatische Figurengenerierung. Fügen Sie Ihren Methodentext ein, laden Sie optional ein Referenzbild für Stiltransfer hoch, und lassen Sie AutoFigure editierbare SVG-Illustrationen in Publikationsqualität erstellen.
Tipp: Knapper, strukturierter Methodentext erzeugt sauberere Vorlagen
Tipp: Laden Sie eine Abbildung aus einem Paper hoch, dessen visuellen Stil Sie übertragen möchten
Keine Bilder generiert
AutoFigure-Galerie
Hier sind Beispiele von Abbildungen, die Auto Figure in verschiedenen Bereichen erstellt hat und die seine Vielseitigkeit bei der Bewältigung verschiedener Komplexitätsgrade zeigen.
Paper-Beispiel
Auto Figure erstellt publikationsfertige Methodendiagramme direkt aus dem Text von Forschungsarbeiten. Komplexe Modellarchitekturen, mehrstufige Pipelines und Encoder-Decoder-Frameworks werden als vollständig editierbare SVG-Illustrationen gerendert.
Survey-Beispiel
Für Übersichtsarbeiten erstellt Auto Figure umfassende Übersichtsdiagramme, die Taxonomie, Beziehungen und Vergleiche mehrerer Methoden erfassen.
Blog-Beispiel
Auto Figure verarbeitet auch informelle technische Texte. Von Blogbeiträgen bis zu technischen Tutorials erstellt es klare und visuell ansprechende Diagramme.
Lehrbuch-Beispiel
Für Bildungsinhalte erstellt Auto Figure Illustrationen in Lehrbuchqualität, die grundlegende Konzepte klar vermitteln.
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu AutoFigure und seiner Funktionsweise.
Starten Sie mit AutoFigure
Verwandeln Sie Ihren Text in editierbare SVG-Wissenschaftsillustrationen. Testen Sie den Auto Figure Generator oben oder lesen Sie das ICLR 2026 Paper.
Kerninnovationen von Auto Figure
AutoFigure-Edit führt mehrere bahnbrechende Innovationen für die automatisierte Erstellung wissenschaftlicher Illustrationen ein, veröffentlicht auf der ICLR 2026.
Systemarchitektur: 5-Stufen-Pipeline
Auto Figure verwandelt wissenschaftlichen Text in editierbare SVG-Illustrationen durch eine 5-Stufen-Pipeline.
Stage 1: Raster Generation
A vision-language model (Gemini 3.1 Flash) reads your method text and optional reference image, then generates an initial raster draft (figure.png). The LLM understands scientific figure conventions and translates textual methodology into a visual composition.
Stage 2: SAM3 Segmentation
Segment Anything Model 3 (SAM3) detects and segments distinct components — icons, text regions, connectors, shapes — using structured prompts like 'icon, person, robot, animal'. Outputs bounding boxes with confidence scores and a segmentation map (samed.png).
Stage 3: SVG Templating
Using the original figure, segmentation mask, and box metadata as multimodal inputs, the LLM (Gemini 3.1 Pro) generates a placeholder-style SVG whose boxes align with labeled regions. RMBG-2.0 removes backgrounds from cropped icons to create transparent assets.
Stage 4: Final Assembly
The system aligns coordinate systems between the SVG template and original figure, then replaces placeholders with transparent icons extracted from segmentation. This produces the assembled SVG (final.svg) with all components as individually editable vector elements.
Stage 5: Iterative Refinement
An optional optimization stage performs iterative SVG refinement — path optimization, stroke recognition, and layout fine-tuning. Users can also refine the output in Auto Figure's built-in svg-edit canvas with drag-and-drop composition, completing the text-to-editable-SVG workflow.
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