- 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
- 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
- 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
- 我帖子内的项目介绍，AI 生成、润色内容部分已截图发出： 是
- 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是
以下为项目介绍正文内容，AI 生成、润色内容已使用截图方式发出
前言
论文绘图反复抽卡，好不容易抽到一张满意的图片，但是发现只是一张“死图”，中间的图标跟文字有问题根本改不了 
。你已经急哭
我们实验室之前推出的 AutoFigure，作为首个能够从长篇科学文本中自动生成出版级学术插图的智能体框架，已经入选 ICLR 2026。现在我们更进一步发布了 AutoFigure-Edit。
论文地址：[2603.06674] AutoFigure-Edit: Generating Editable Scientific Illustration
项目地址：
github.com
GitHub - ResearAI/AutoFigure-Edit
通过在 GitHub 上创建帐户来为 ResearAI/AutoFigure-Edit 开发做出贡献。
我们做了什么
如图，Autofigure-Edit 的处理流程分为 5 步：先按指定风格生成图片，再把图里的各个部分拆开、认出来，把能复用的图标和元素提取出来，整理成可编辑的 SVG 模板，最后再把这些元素重新填进去，得到一张真正能改字、改图标、改结构的学术插图。
当然这个流程图也是由 AutoFigure-Edit 生成的 
。
自动化评估碾压
用数据说话
更多案例
这些图都是从论文原文一键生成的。生成之后如下图所示，也能直接在我们内嵌的 SVG Editor 里继续修改。
最后
看到这里，如果各位佬觉得还不错，欢迎点点 star 支持一下，如果有什么建议也可以在 issue 上提出，我们的 2.0 版本也已经提上日程了 
，等 GPT-image-2 模型出来我们也会第一时间测试效果。
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来源: linux.do查看原文