AutoFigure: Genera illustrazioni scientifiche modificabili
Auto Figure trasforma il testo metodologico dei tuoi articoli in illustrazioni SVG scientifiche completamente modificabili — figure accademiche pronte per la pubblicazione che puoi modificare liberamente.
Combinando generazione LLM, segmentazione SAM3 e vettorizzazione, Auto Figure produce diagrammi metodologici di alta qualità con trasferimento di stile ed editor SVG integrato.
Prova AutoFigure ora
Scopri la generazione automatica di figure di Auto Figure. Incolla il testo metodologico, carica opzionalmente un'immagine di riferimento per il trasferimento di stile, e lascia che AutoFigure crei illustrazioni SVG modificabili di qualità pubblicazione.
suggerimento: un testo metodologico conciso e strutturato produce template più puliti
suggerimento: carica una figura da un articolo che ti piace per trasferirne lo stile visivo
Nessuna immagine generata
Galleria AutoFigure
Ecco esempi di figure generate da Auto Figure in diversi ambiti, che dimostrano la sua versatilità nella gestione di vari livelli di complessità.
Caso Articolo
Auto Figure genera diagrammi metodologici di qualità pubblicazione direttamente dal testo di articoli di ricerca. Architetture complesse, pipeline multi-stadio e framework encoder-decoder vengono resi come SVG completamente modificabili.
Caso Rassegna
Per gli articoli di rassegna, Auto Figure crea diagrammi panoramici completi che catturano tassonomia, relazioni e confronti tra metodi multipli.
Caso Blog
Auto Figure gestisce anche la scrittura tecnica informale. Dai post di blog ai tutorial tecnici, genera diagrammi chiari e visivamente accattivanti.
Caso Manuale
Per i contenuti educativi, Auto Figure produce illustrazioni di qualità da manuale che trasmettono chiaramente i concetti fondamentali.
Domande frequenti
Domande comuni su AutoFigure e il suo funzionamento.
Inizia a creare con AutoFigure
Trasforma il testo in illustrazioni SVG scientifiche modificabili. Prova il generatore Auto Figure sopra o leggi il paper ICLR 2026.
Innovazioni chiave di Auto Figure
AutoFigure-Edit introduce diverse innovazioni rivoluzionarie per la generazione automatizzata di illustrazioni scientifiche, pubblicato a ICLR 2026.
Architettura del sistema: pipeline a 5 fasi
Auto Figure trasforma il testo scientifico in illustrazioni SVG modificabili attraverso un pipeline a 5 fasi.
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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