Освоение научной графики PaperBanana: полное руководство по автоматической генерации академических иллюстраций с помощью 5 ИИ-агентов

Заметка автора: Подробный разбор принципов работы и способов использования 5 агентов фреймворка PaperBanana для научной графики. В сочетании с доступным решением Nano Banana Pro API это поможет исследователям эффективно создавать иллюстрации для статей.

Создание схем методологии и статистических графиков для научных работ всегда было одним из самых трудоемких процессов, требующих ручной работы. Фреймворк PaperBanana был создан именно для решения этой проблемы. Разработанный совместно Пекинским университетом и Google Cloud AI Research, он использует 5 специализированных AI-агентов, которые автоматически превращают текстовые описания в академические иллюстрации уровня топовых журналов.

Основная ценность: Прочитав эту статью, вы освоите полный рабочий процесс PaperBanana, поймете механизм взаимодействия 5 агентов и узнаете, как с помощью Nano Banana Pro API генерировать высококачественную графику по цене в 5 раз ниже официальной.

Ключевые особенности PaperBanana для научной графики

Подробный разбор 5 агентов PaperBanana

Суть фреймворка PaperBanana заключается в разделении сложной задачи создания научной иллюстрации на 5 независимых специализированных агентов. Каждый агент отвечает за конкретный этап, и вместе они проходят путь от текстового описания до готовой к публикации графики. Преимущество такой многоагентной архитектуры в том, что за контроль качества на каждом шагу отвечает отдельная модель, а не одна LLM, пытающаяся сделать всё сразу.

В процессе работы 5 агентов PaperBanana следуют двухфазному процессу: «линейное планирование + итеративная оптимизация». На первом этапе Retriever, Planner и Stylist занимаются поиском референсов, планированием контента и настройкой стиля. На втором этапе Visualizer и Critic входят в цикл из 3 итераций, постепенно повышая точность, лаконичность, читаемость и эстетичность изображения.

Принципы работы 5 интеллектуальных агентов PaperBanana для научной графики

Агент Retriever: поиск референсов

Retriever — это отправная точка в создании графики через PaperBanana. Он ищет в предварительно созданной базе данных примеры иллюстраций, похожие на содержание вашей статьи, которые послужат шаблонами для дальнейшего планирования и выбора стиля. Эти примеры берутся из публикаций топовых конференций, что гарантирует соответствие стиля вывода стандартам академических изданий.

Агент Planner: планирование контента

Агент Planner отвечает за преобразование текстового описания методологии из статьи в детальный план иллюстрации. Он использует примеры, найденные агентом Retriever, для обучения в контексте (In-Context Learning), деконструируя сложные технические описания в структурированные схемы визуального макета — включая типы элементов, пространственные отношения, способы соединения и иерархию информации.

Агент Stylist: унификация стиля

Агент Stylist извлекает руководства по академическому стилю из глобальных примеров, гарантируя, что сгенерированные иллюстрации будут единообразны в цветовой гамме, выборе шрифтов, стиле иконок и т. д. Этот шаг особенно важен для сценариев, когда в статье содержится несколько иллюстраций — все они должны иметь единый визуальный стиль.

Агент Visualizer: рендеринг изображений

Visualizer — это основной движок генерации в PaperBanana, который использует модель Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) для рендеринга оптимизированных текстовых описаний в финальные изображения. Он способен точно создавать сложные элементы, характерные для научной графики:

• Структуры энкодер-декодер в схемах архитектур моделей
• Условные ветвления и циклы в блок-схемах алгоритмов
• Взаимосвязи модулей в схемах системных пайплайнов
• Специализированные научные иконки и символы

Агент Critic: контроль качества

Агент Critic автоматически проверяет качество иллюстрации после каждого раунда генерации, оценивая его по 4 критериям: соответствие содержанию, лаконичность информации, визуальная читаемость и эстетический эффект. Он выявляет такие распространенные проблемы, как смещение соединительных линий, неверное направление стрелок или перекрытие элементов, и формирует предложения по правкам для Visualizer, чтобы улучшить результат в следующей итерации.

🎯 Технический совет: Агент Visualizer в PaperBanana опирается на модель Nano Banana Pro для рендеринга. Если вам нужно протестировать Nano Banana Pro отдельно для создания научной графики, вы можете вызвать API этой модели через платформу APIYI (apiyi.com). Цена составляет всего $0.05 за изображение, что в 5 раз дешевле официальной стоимости.

Типы графики, поддерживаемые PaperBanana

Фреймворк PaperBanana поддерживает две основные категории академических иллюстраций, используя разные технологические подходы для обеспечения качества:

Методологические схемы (Methodology Diagrams)

Это самый распространенный и сложный тип иллюстраций в научных статьях. PaperBanana использует модель Nano Banana Pro для прямой генерации изображений, поддерживая следующие типы:

• Архитектура моделей: Визуализация классических структур, таких как Transformer, CNN, GAN и др.
• Блок-схемы алгоритмов: Процессы выполнения многошаговых алгоритмов и условные ветвления.
• Схемы системных пайплайнов: Потоки данных и процессы обработки в многомодульных системах.
• Фреймворки энкодер-декодер: Внутренняя структура моделей sequence-to-sequence.

Статистические графики (Statistical Plots)

Для статистических графиков, требующих точного выражения числовых значений, PaperBanana использует уникальную стратегию — вместо прямой генерации изображения создается исполняемый код Python Matplotlib. Такой подход полностью исключает проблему числовых галлюцинаций, свойственную ИИ-генераторам изображений, гарантируя, что каждая точка на гистограмме или графике будет абсолютно точной.

Быстрый старт с PaperBanana для создания научных иллюстраций

Минималистичный пример: генерация научной иллюстрации через Nano Banana Pro API

Ниже представлен самый простой способ вызова модели Nano Banana Pro через API для создания научной иллюстрации:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # Используем единый интерфейс 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:
    """
    Использование Nano Banana Pro для генерации научных иллюстраций

    Args:
        description: Описание содержимого (лучше всего работает на английском)
        style: Тип стиля - academic (академический)/minimal (минимализм)/detailed (детальный)
        diagram_type: Тип диаграммы - methodology (методология)/flowchart (блок-схема)/architecture (архитектура)
        max_tokens: Максимальное количество токенов на выходе

    Returns:
        Результат генерации иллюстрации
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # Единый интерфейс 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)}"

# Пример использования: генерация схемы архитектуры 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)

💰 Оптимизация затрат: Вызывая Nano Banana Pro API через APIYI (apiyi.com), одна научная иллюстрация обойдется вам всего в $0.05. Это почти на 80% дешевле официальной цены в $0.234. Для научных групп, которым нужно генерировать иллюстрации пачками, такая экономия будет очень ощутимой. Также рекомендуем онлайн-инструмент Image.apiyi.com — там можно быстро создавать иллюстрации вообще без кода.

Данные оценки качества научных иллюстраций PaperBanana

Фреймворк PaperBanana показал отличные результаты в бенчмарке PaperBananaBench. Этот тест включает 292 кейса, взятых из реальных иллюстраций к статьям NeurIPS 2025, и охватывает самые разные области исследований и стили оформления.

Ключевые показатели

Текущие ограничения

Несмотря на прорыв в автоматизации создания академических иллюстраций, у PaperBanana есть несколько нюансов, о которых стоит знать:

• Формат вывода: На данный момент поддерживаются только растровые изображения (PNG/JPG), векторная графика (SVG/PDF) пока недоступна.
• Пространственные связи: Модели иногда ошибаются в направлении соединительных линий или выравнивании стрелок.
• Локальная правка: После генерации нельзя поправить только одну деталь — придется перегенерировать всю картинку целиком.
• Точность содержания: Оценка в 45.8% говорит о том, что сложные схемы все же стоит перепроверять вручную.

🎯 Практический совет: Для важных статей рекомендуем генерировать несколько вариантов через PaperBanana, а затем выбирать лучший. Используя платформу APIYI (apiyi.com) для доступа к Nano Banana Pro, можно дешево создавать десятки вариантов, что сильно ускоряет процесс подбора идеальной иллюстрации.

Сравнение цен на создание научных иллюстраций с Nano Banana Pro

Nano Banana Pro — это базовая модель генерации изображений, на которой строится PaperBanana. При самостоятельном использовании этой модели для создания научных иллюстраций цены на разных платформах существенно различаются:

Использование Nano Banana Pro через платформу APIYI не только обходится примерно в 5 раз дешевле (всего 20% от официальной цены), но и поддерживает формат интерфейса, совместимый с OpenAI. Это позволяет переключиться на него без изменения существующего кода. Для научных групп стоимость массовой генерации иллюстраций к статьям можно свести к минимуму.

Часто задаваемые вопросы

Итоги

Основные особенности фреймворка для научной графики PaperBanana:

1. Архитектура из 5 агентов: Retriever, Planner, Stylist, Visualizer и Critic распределяют задачи между собой, обеспечивая автоматическую генерацию научных иллюстраций на основе текста.
2. Двухрежимный вывод: Иллюстрации методологии создаются с помощью генерации изображений Nano Banana Pro, а статистические графики — через код Matplotlib. Это позволяет полностью исключить «числовые галлюцинации».
3. Лидерство в тестах: 72,7% побед в слепом тестировании, лаконичность графики выросла на 37,2%, однако точность содержания всё еще требует контроля со стороны человека.
4. Бюджетное решение: Вызывая API Nano Banana Pro через платформу APIYI, вы платите всего $0,05 за каждое изображение — это в 5 раз дешевле официальных расценок.

PaperBanana представляет собой важное направление в развитии ИИ для помощи ученым. Хотя для полной автоматизации научной графики еще нужно преодолеть барьеры в понимании пространственных связей, фреймворк уже сейчас позволяет значительно сократить время, которое исследователи тратят на подготовку иллюстраций.

Рекомендуем попробовать возможности Nano Banana Pro для научной графики через APIYI (apiyi.com). Платформа предоставляет бесплатные лимиты и интерфейс, совместимый с OpenAI. Также можно воспользоваться онлайн-инструментом Image.apiyi.com для создания графики без написания кода.

📚 Справочные материалы

⚠️ Примечание по формату ссылок: Все внешние ссылки указаны в формате Название: domain.com. Их удобно копировать, но они не являются кликабельными, чтобы избежать потери SEO-веса.

1. Главная страница проекта PaperBanana: Официальная страница с аннотацией статьи, примерами иллюстраций и демо-версией.

   • Ссылка: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • Описание: Узнайте больше о ключевых возможностях и последних достижениях фреймворка PaperBanana.

2. GitHub-репозиторий PaperBanana: Исходный код и наборы данных.

   • Ссылка: github.com/dwzhu-pku/PaperBanana
   • Описание: Доступ к исходному коду PaperBanana и бенчмарку PaperBananaBench.

3. Статья PaperBanana: Полный текст препринта на arXiv.

   • Ссылка: arxiv.org/abs/2601.23265
   • Описание: Глубокое погружение в архитектуру из 5 агентов и методологию оценки.

4. Официальная документация Nano Banana Pro: Описание модели от Google DeepMind.

   • Ссылка: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • Описание: Технические характеристики Nano Banana Pro и параметры API.

5. Онлайн-генерация изображений Nano Banana Pro на APIYI: Инструмент для создания научной графики без кода.

   • Ссылка: Image.apiyi.com
   • Описание: Создавайте научные иллюстрации прямо в браузере без написания кода.

Автор: APIYI Team
Техническое обсуждение: Приглашаем поделиться опытом использования PaperBanana в комментариях. Больше новостей о моделях ИИ — в техническом сообществе APIYI на apiyi.com.