Domina la ilustración científica con PaperBanana: Tutorial completo de 5 agentes de IA para generar automáticamente ilustraciones académicas

Nota del autor: Explicación detallada del funcionamiento de los 5 agentes inteligentes del framework de dibujo científico PaperBanana y su metodología de uso, combinada con la solución de bajo costo Nano Banana Pro API, para ayudar a los investigadores a generar ilustraciones para sus artículos de manera eficiente.

Las ilustraciones metodológicas y los gráficos estadísticos en los artículos científicos siempre han sido una de las tareas manuales que más tiempo consumen a los investigadores. El framework de dibujo científico PaperBanana nace precisamente para resolver este problema: desarrollado conjuntamente por la Universidad de Pekín y Google Cloud AI Research, utiliza la colaboración de 5 agentes de IA especializados para convertir automáticamente descripciones de texto en ilustraciones académicas listas para publicar.

Valor principal: Al terminar este artículo, dominarás el flujo de trabajo completo de PaperBanana, el mecanismo de colaboración de sus 5 agentes inteligentes y cómo generar ilustraciones académicas de alta calidad a través de la API de Nano Banana Pro con un costo hasta un 80% menor que la tarifa oficial.

Puntos clave del dibujo científico con PaperBanana

Detalle de los 5 agentes inteligentes de PaperBanana

El núcleo del framework de dibujo científico PaperBanana reside en descomponer la compleja tarea de generar ilustraciones académicas en 5 agentes especializados independientes. Cada agente se encarga de una etapa específica, colaborando para completar todo el proceso, desde la descripción textual hasta la ilustración final de nivel de publicación. La ventaja de esta arquitectura multi-agente es que cada paso cuenta con un modelo dedicado al control de calidad, en lugar de depender de un único modelo para todas las tareas.

En su funcionamiento real, los 5 agentes de PaperBanana colaboran siguiendo un proceso de dos fases: "Planificación Lineal + Optimización Iterativa". La primera fase es completada por el Retriever, Planner y Stylist para realizar la búsqueda de referencias, la planificación del contenido y la definición del estilo; en la segunda fase, el Visualizer y el Critic entran en un ciclo de 3 rondas de iteración para mejorar progresivamente la fidelidad, concisión, legibilidad y estética de la ilustración.

Cómo funcionan los 5 agentes de PaperBanana para ilustración científica

Agente Retriever: Búsqueda de referencias

El Retriever es el punto de partida de PaperBanana. Se encarga de buscar en una base de datos de referencia preconstruida ejemplos de ilustraciones similares al contenido del artículo actual, sirviendo como plantilla para la planificación y el estilo posterior. Estos ejemplos provienen de artículos de conferencias de primer nivel, lo que garantiza que el estilo de salida cumpla con los estándares de publicación académica.

Agente Planner: Planificación de contenido

El agente Planner es responsable de convertir las descripciones textuales de la metodología del artículo en un plan detallado para la ilustración. Utiliza el aprendizaje en contexto (In-Context Learning) basado en los ejemplos recuperados por el Retriever para desglosar descripciones técnicas complejas en un esquema visual estructurado, que incluye tipos de elementos, relaciones espaciales, formas de conexión y jerarquía de la información.

Agente Stylist: Unificación de estilo

El agente Stylist extrae guías de estilo académico a partir de los ejemplos de referencia globales, asegurando que las ilustraciones generadas mantengan la consistencia en la combinación de colores, elección de fuentes y estilo de los iconos. Este paso es especialmente crucial cuando un artículo incluye varias ilustraciones, ya que todas deben presentar un estilo visual uniforme.

Agente Visualizer: Renderizado de imágenes

El Visualizer es el motor de generación central de PaperBanana. Utiliza el modelo Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) para renderizar las descripciones de texto optimizadas en imágenes finales. Es capaz de generar con precisión elementos complejos comunes en las ilustraciones científicas:

• Marcos de codificador-decodificador en arquitecturas de modelos.
• Ramas condicionales y estructuras de bucle en diagramas de flujo de algoritmos.
• Relaciones de conexión multimodulares en diagramas de tuberías (pipelines) del sistema.
• Iconos y símbolos científicos especializados.

Agente Critic: Revisión de calidad

El agente Critic revisa automáticamente la calidad de la ilustración después de cada ronda de generación, evaluándola desde cuatro dimensiones: fidelidad del contenido, concisión de la información, legibilidad visual y efecto estético. Identifica problemas comunes como líneas de conexión desalineadas, direcciones de flechas incorrectas u obstrucción de elementos, y genera sugerencias de modificación para que el Visualizer las mejore en la siguiente iteración.

🎯 Sugerencia técnica: El agente Visualizer de PaperBanana depende del modelo Nano Banana Pro para el renderizado de imágenes. Si necesitas usar Nano Banana Pro de forma independiente para realizar pruebas de ilustración científica, puedes llamar a la API de este modelo a través de la plataforma APIYI (apiyi.com). El precio es de solo $0.05 por imagen, lo que representa un ahorro del 80% respecto al precio oficial.

Tipos de ilustraciones compatibles con PaperBanana

El marco de trabajo de PaperBanana para ilustración científica admite dos grandes categorías de gráficos académicos, utilizando diferentes rutas técnicas para garantizar la calidad de salida:

Ilustraciones de metodología (Methodology Diagrams)

Las ilustraciones de metodología son el tipo de gráfico más común y complejo en los artículos científicos. PaperBanana utiliza el modelo Nano Banana Pro para generar imágenes directamente, admitiendo los siguientes tipos:

• Arquitecturas de modelos: Visualización de arquitecturas clásicas como Transformer, CNN, GAN, etc.
• Diagramas de flujo de algoritmos: Flujo de ejecución y ramas condicionales de algoritmos de múltiples pasos.
• Diagramas de tuberías (pipelines) del sistema: Flujo de datos y procesos de tratamiento en sistemas multimodulares.
• Marcos de codificador-decodificador: Estructura interna de modelos de secuencia a secuencia.

Gráficos estadísticos (Statistical Plots)

Para los gráficos estadísticos que requieren una expresión numérica precisa, PaperBanana adopta una estrategia única: en lugar de generar la imagen directamente, genera código ejecutable de Python Matplotlib. Este diseño elimina por completo el problema de las alucinaciones numéricas en la generación de imágenes por IA, asegurando que cada punto de datos en los gráficos de barras o líneas sea exacto.

Inicio rápido con PaperBanana para dibujos científicos

Ejemplo minimalista: Generar ilustraciones científicas con la API de Nano Banana Pro

Esta es la forma más sencilla de generar una ilustración científica llamando al modelo Nano Banana Pro a través de la API:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # Usando la interfaz unificada de APIYI
)

response = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Generate a methodology diagram showing a Transformer encoder-decoder architecture with attention mechanism, suitable for an academic paper. Use clean lines, professional color scheme, and labeled components."
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Optional

def generate_scientific_figure(
    description: str,
    style: str = "academic",
    diagram_type: str = "methodology",
    max_tokens: int = 4096
) -> str:
    """
    Generar ilustraciones científicas usando Nano Banana Pro

    Args:
        description: Descripción del contenido de la ilustración (funciona mejor en inglés)
        style: Tipo de estilo - academic/minimal/detailed
        diagram_type: Tipo de ilustración - methodology/flowchart/architecture
        max_tokens: Número máximo de tokens de salida

    Returns:
        Resultado de la ilustración generada
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # Interfaz unificada de APIYI
    )

    style_prompts = {
        "academic": "professional academic paper style, clean layout, labeled components",
        "minimal": "minimalist style, essential elements only, high contrast",
        "detailed": "detailed illustration with annotations and legends"
    }

    prompt = f"""Generate a {diagram_type} diagram for a research paper:
{description}

Style requirements: {style_prompts.get(style, style_prompts['academic'])}
Output: High-resolution image suitable for publication."""

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="nano-banana-pro",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=max_tokens
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# Ejemplo de uso: generar un diagrama de arquitectura Transformer
result = generate_scientific_figure(
    description="A Vision Transformer (ViT) architecture showing patch embedding, "
                "multi-head self-attention blocks, and classification head. "
                "Include skip connections and layer normalization.",
    style="academic",
    diagram_type="architecture"
)
print(result)

💰 Optimización de costos: Al llamar a la API de Nano Banana Pro a través de APIYI (apiyi.com), cada ilustración científica cuesta solo $0.05, lo que supone un ahorro de casi el 80% en comparación con el precio oficial de $0.234. Para los equipos de investigación que necesitan generar ilustraciones en lote, esta ventaja de precio es especialmente notable. También recomendamos usar la herramienta de generación en línea Image.apiyi.com para crear ilustraciones científicas rápidamente sin necesidad de código.

Datos de evaluación de PaperBanana para dibujos científicos

El framework de dibujo científico PaperBanana ha demostrado un excelente rendimiento en el benchmark PaperBananaBench. Esta prueba de referencia incluye 292 casos de prueba, todos extraídos de ilustraciones de artículos publicados en NeurIPS 2025, cubriendo diversos campos de investigación y estilos de ilustración.

Indicadores principales de evaluación

Limitaciones actuales

Aunque el dibujo científico con PaperBanana ha logrado avances revolucionarios en el campo de las ilustraciones académicas automatizadas, todavía existen algunas limitaciones a tener en cuenta:

• Formato de salida: Actualmente solo admite imágenes ráster (PNG/JPG), no admite gráficos vectoriales editables (SVG/PDF).
• Relaciones espaciales: Los modelos de lenguaje tienen dificultades para detectar errores en relaciones espaciales, como la dirección de las líneas de conexión o la alineación de las flechas.
• Ajustes y correcciones: No es posible realizar modificaciones locales tras la generación; es necesario volver a generar toda la imagen.
• Fidelidad del contenido: Una puntuación de fidelidad del 45.8% indica que se recomienda la revisión humana para ilustraciones complejas.

🎯 Consejo práctico: Para las ilustraciones de artículos importantes, se recomienda generar varias versiones con PaperBanana y luego seleccionarlas manualmente. Al llamar a Nano Banana Pro a través de la plataforma APIYI (apiyi.com), puedes generar candidatos en lote a bajo costo, reduciendo significativamente el ciclo de selección.

Comparativa de precios para ilustración científica con Nano Banana Pro

Nano Banana Pro es el modelo de generación de imágenes subyacente de PaperBanana para ilustraciones científicas. Para el uso independiente de este modelo en la creación de gráficos de investigación, los precios varían significativamente entre plataformas:

Al llamar a la API de Nano Banana Pro a través de la plataforma APIYI, no solo obtienes un precio que es aproximadamente el 20% del oficial, sino que también cuentas con soporte para el formato de interfaz compatible con OpenAI, lo que permite cambiar de proveedor sin modificar el código existente. Para los equipos de investigación, el costo de generar ilustraciones para artículos en lote se puede mantener en un nivel extremadamente bajo.

Preguntas frecuentes

Resumen

Puntos clave del framework de ilustración científica PaperBanana:

1. Arquitectura de 5 agentes: Retriever, Planner, Stylist, Visualizer y Critic colaboran para automatizar la generación de ilustraciones académicas a partir de texto.
2. Salida en modo dual: Las ilustraciones de metodología se generan con Nano Banana Pro, mientras que los gráficos estadísticos se crean mediante código Matplotlib, eliminando por completo las alucinaciones numéricas.
3. Liderazgo en evaluaciones: Tasa de éxito del 72.7% en pruebas ciegas y una mejora del 37.2% en concisión, aunque la fidelidad del contenido aún requiere supervisión humana.
4. Solución de bajo costo: A través de la plataforma APIYI, puedes acceder a la API de Nano Banana Pro por solo $0.05 por imagen, lo que representa un ahorro del 80% respecto al precio oficial.

PaperBanana representa una dirección importante en la investigación asistida por IA. Aunque la automatización total de figuras académicas aún debe superar cuellos de botella en la comprensión de relaciones espaciales, ya permite reducir significativamente el tiempo que los investigadores dedican a crear sus ilustraciones.

Te recomendamos probar las capacidades de ilustración científica de Nano Banana Pro a través de APIYI (apiyi.com). La plataforma ofrece cuotas gratuitas e interfaces compatibles con OpenAI; también puedes usar la herramienta online Image.apiyi.com para generar imágenes sin necesidad de programar.

📚 Referencias

⚠️ Nota sobre el formato de los enlaces: Todos los enlaces externos utilizan el formato Nombre: domain.com para facilitar la copia, pero no son clicables para evitar la pérdida de autoridad SEO.

1. Página principal del proyecto PaperBanana: Sitio oficial que incluye el resumen del artículo, ejemplos de ilustraciones y una demo.

   • Enlace: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • Descripción: Conoce las capacidades principales y los últimos avances del framework PaperBanana.

2. Repositorio de GitHub de PaperBanana: Código fuente abierto y conjuntos de datos.

   • Enlace: github.com/dwzhu-pku/PaperBanana
   • Descripción: Accede al código fuente de PaperBanana y al benchmark de evaluación PaperBananaBench.

3. Artículo de PaperBanana: Texto completo del preprint en arXiv.

   • Enlace: arxiv.org/abs/2601.23265
   • Descripción: Profundiza en el diseño de la arquitectura de 5 agentes y la metodología de evaluación.

4. Documentación oficial de Nano Banana Pro: Introducción al modelo de Google DeepMind.

   • Enlace: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • Descripción: Información sobre las especificaciones técnicas y parámetros de la API de Nano Banana Pro.

5. Generación de imágenes online Nano Banana Pro en APIYI: Herramienta de generación de ilustraciones científicas sin código.

   • Enlace: Image.apiyi.com
   • Descripción: Genera ilustraciones científicas directamente en tu navegador sin escribir una sola línea de código.

Autor: Equipo de APIYI
Intercambio técnico: Te invitamos a discutir tu experiencia usando PaperBanana en la sección de comentarios. Para más noticias sobre modelos de IA, visita la comunidad técnica de APIYI en apiyi.com.