科研图结构基础
围绕方法框架图、模型架构图、RAG 流程、实验 pipeline、统计图和海报图，优先组织模块、箭头、层级和短标签。
在 PaperBanana，我们把人工智能生成能力与科研论文配图工作流结合起来，帮助研究者把方法段落、实验流程、模型结构和参考草图快速变成清晰的科研图草稿。我们的使命是减少从空白画布开始画图的重复劳动，让研究者更快进入审阅、修改和投稿前精修。
和通用 AI 图片工具不同，PaperBanana 专注于一件事：帮助科研作者生成可检查、可修改、适合论文和汇报场景的学术图表。
围绕方法框架图、模型架构图、RAG 流程、实验 pipeline、统计图和海报图，优先组织模块、箭头、层级和短标签。
生成结果不是不可修改的最终图，而是可以继续检查科学含义、修正术语、调整布局并导出到论文或 slides 的第一版草稿。
从论文文本、Prompt 模板或参考图开始快速生成图表。你的研究内容和上传材料应按隐私政策处理，并建议不要上传无权外发的敏感资料。
科研图的价值不只在于好看，而在于准确表达方法、实验关系和数据含义。AI 可以显著加快第一版结构生成，但作者仍需要检查标签、箭头、公式、模块名称、数据逻辑和期刊规范。PaperBanana 因此把产品重点放在结构清晰、便于修改和适合继续精修上。
我们会持续根据科研作者的真实反馈改进 Prompt 模板、图表类型、导出格式和生成体验。PaperBanana 不只是一个图片生成按钮，而是连接论文内容、AI 草稿和作者专业判断的科研配图工作流。