AutoFigure : Générez des illustrations scientifiques éditables
Auto Figure transforme le texte méthodologique de vos articles en illustrations SVG scientifiques entièrement éditables — des figures académiques prêtes à publier que vous pouvez modifier librement.
En combinant la génération LLM, la segmentation SAM3 et la vectorisation, Auto Figure produit des diagrammes méthodologiques de haute qualité avec transfert de style et éditeur SVG intégré.
Essayez AutoFigure maintenant
Découvrez la génération automatique de figures d'Auto Figure. Collez votre texte méthodologique, téléchargez optionnellement une image de référence pour le transfert de style, et laissez AutoFigure créer des illustrations SVG éditables de qualité publication.
conseil : un texte méthodologique concis et structuré produit des modèles plus propres
conseil : téléchargez une figure d'un article que vous aimez pour transférer son style visuel
Aucune image générée
Galerie AutoFigure
Voici des exemples de figures générées par Auto Figure dans différents domaines, démontrant sa polyvalence pour gérer divers niveaux de complexité.
Cas Article
Auto Figure génère des diagrammes méthodologiques de qualité publication directement à partir du texte d'articles de recherche. Les architectures complexes, les pipelines multi-étapes et les frameworks encodeur-décodeur sont rendus en SVG entièrement éditable.
Cas Revue
Pour les articles de revue, Auto Figure crée des diagrammes synthétiques capturant la taxonomie, les relations et les comparaisons entre différentes méthodes.
Cas Blog
Auto Figure gère aussi la rédaction technique informelle. Des articles de blog aux tutoriels, il génère des diagrammes clairs et visuellement attrayants.
Cas Manuel
Pour le contenu éducatif, Auto Figure produit des illustrations de qualité manuel scolaire transmettant clairement les concepts fondamentaux.
Questions fréquemment posées
Questions courantes sur AutoFigure et son fonctionnement.
Commencez à créer avec AutoFigure
Transformez votre texte en illustrations SVG scientifiques éditables. Essayez le générateur Auto Figure ci-dessus ou lisez l'article ICLR 2026.
Innovations clés d'Auto Figure
AutoFigure-Edit introduit plusieurs innovations majeures pour la génération automatisée d'illustrations scientifiques, publié à l'ICLR 2026.
Architecture système : pipeline en 5 étapes
Auto Figure transforme le texte scientifique en illustrations SVG éditables à travers un pipeline en 5 étapes.
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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