阿喵前言
搞学术，写论文经常会要配图，解释方法论，这块用设计工具做，估计也要费很大劲，现在有个开源的AI工具，可以一键帮你生成可用于出版的科学插图 – AutoFigure
项目介绍
从方法文本到可编辑的 SVG 图形，
AutoFigure-edit 是 AutoFigure 的下一代产品。它可以将纸质方法部分转换为完全可编辑的 SVG 图形，并允许您在嵌入式 SVG 编辑器中进行细化。
截图
AutoFigure-edit 提供了一个可视化的 Web 界面，旨在实现无缝的生成和编辑体验。
在起始页左侧粘贴论文的方法文本。在右侧配置生成设置：
- 提供商：选择您的 LLM 提供商（OpenRouter、Bianxie 或 Gemini）。
- 优化：设置 SVG 模板细化迭代次数（建议
0标准使用）。 - 参考图像：上传目标图像以启用样式迁移。
- SAM3 后端：选择本地 SAM3 或 fal.ai API（API 密钥可选）。
画布与编辑器
生成结果直接加载到集成的SVG 编辑画布中，允许进行完整的矢量编辑。
- 状态和日志：查看实时进度（左上角）和查看详细执行日志（右上角按钮）。
- 素材抽屉：点击右下角的浮动按钮展开素材面板。这里包含所有中间输出（图标、SVG 模板等）。您可以将任何素材直接拖放到画布上进行自定义组合。
特性
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 📝 文本转插图 | 直接从方法文本生成插图草稿。 |
| 🧠 SAM3 图标检测 | 通过多提示词检测图标区域并合并重叠部分。 |
| 🎯 带标签占位符 | 插入一致的 AF 风格占位符，实现可靠的 SVG 映射。 |
| 🧩 SVG 生成 | 生成与插图对齐的可编辑 SVG 模板。 |
| 🖥️ 嵌入式编辑器 | 使用内置的 svg-edit 在浏览器中直接编辑 SVG。 |
| 📦 产物输出 | 每次运行保存 PNG/SVG 输出及裁剪后的图标。 |
快速入门
选项 1：命令行界面
# 1) Install dependencies pip install -r requirements.txt # 2) Install SAM3 separately (not vendored in this repo) git clone https://github.com/facebookresearch/sam3.git cd sam3 pip install -e .
跑步：
python autofigure2.py \ --method_file paper.txt \ --output_dir outputs/demo \ --provider bianxie \ --api_key YOUR_KEY
选项 2：网页界面
python server.py
然后打开http://localhost:8000。
SAM3 安装说明
AutoFigure-edit 依赖于 SAM3，但并未将其打包。请遵循官方的 SAM3 安装指南和先决条件。上游代码库目前支持 Python 3.12+、PyTorch 2.7+ 和 CUDA 12.6（GPU 版本）。
huggingface-cli loginSAM3 检查点托管在 Hugging Face 上，下载前可能需要您请求访问权限并进行身份验证（例如）。
- SAM3 存储库：https://github.com/facebookresearch/sam3
- SAM3 Hugging Face：https://huggingface.co/facebook/sam3
SAM3 API 模式（无需本地安装）
如果您不想在本地安装 SAM3，可以使用 API 后端（Web 演示也支持此功能）。我们推荐使用Roboflow，因为它免费。
选项 A：fal.ai
export FAL_KEY="your-fal-key" python autofigure2.py \ --method_file paper.txt \ --output_dir outputs/demo \ --provider bianxie \ --api_key YOUR_KEY \ --sam_backend fal
选项 B：Roboflow
export ROBOFLOW_API_KEY="your-roboflow-key" python autofigure2.py \ --method_file paper.txt \ --output_dir outputs/demo \ --provider bianxie \ --api_key YOUR_KEY \ --sam_backend roboflow
可选的 CLI 标志（API）：
--sam_api_key（覆盖FAL_KEY/ROBOFLOW_API_KEY）--sam_max_masks（默认值：32，仅限 fal.ai）
项目地址
GitHub：https://github.com/ResearAI/AutoFigure-Edit
网站：AutoFigure-Edit 在线平台 正式上线！供所有学者免费使用。欢迎前往 deepscientist.cc 体验。（需要验证学者身份）