AutoFigure-edit，论文方法论插图生成器，将论文的方法部分自动转化为完全可编辑的 SVG 插图，并支持微调

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）