AutoFigure: Создание и доработка научных иллюстраций, готовых к публикации
AutoFigure: Generating and Refining Publication-Ready Scientific Illustrations
February 3, 2026
Авторы: Minjun Zhu, Zhen Lin, Yixuan Weng, Panzhong Lu, Qiujie Xie, Yifan Wei, Sifan Liu, Qiyao Sun, Yue Zhang
cs.AI
Аннотация
Высококачественные научные иллюстрации играют ключевую роль в эффективной передаче сложных научных и технических концепций, однако их ручное создание остается общепризнанным узким местом как в академической среде, так и в промышленности. Мы представляем FigureBench — первый масштабный бенчмарк для генерации научных иллюстраций из объемных научных текстов. Он содержит 3300 высококачественных пар «текст-иллюстрация», охватывающих разнообразные задачи преобразования текста в иллюстрацию из научных статей, обзоров, блогов и учебников. Кроме того, мы предлагаем AutoFigure — первую агентскую систему, которая автоматически генерирует высококачественные научные иллюстрации на основе длинных научных текстов. В частности, перед финальной визуализацией AutoFigure выполняет глубокий анализ, рекомбинацию и валидацию для создания компоновки, которая является как структурно обоснованной, так и эстетически проработанной, выдавая научную иллюстрацию, достигающую структурной целостности и визуальной привлекательности. Используя высококачественные данные из FigureBench, мы провели обширные эксперименты для оценки производительности AutoFigure в сравнении с различными базовыми методами. Результаты демонстрируют, что AutoFigure стабильно превосходит все базовые методы, создавая научные иллюстрации, готовые к публикации. Код, набор данных и демонстрационное пространство доступны по адресу https://github.com/ResearAI/AutoFigure.
English
High-quality scientific illustrations are crucial for effectively communicating complex scientific and technical concepts, yet their manual creation remains a well-recognized bottleneck in both academia and industry. We present FigureBench, the first large-scale benchmark for generating scientific illustrations from long-form scientific texts. It contains 3,300 high-quality scientific text-figure pairs, covering diverse text-to-illustration tasks from scientific papers, surveys, blogs, and textbooks. Moreover, we propose AutoFigure, the first agentic framework that automatically generates high-quality scientific illustrations based on long-form scientific text. Specifically, before rendering the final result, AutoFigure engages in extensive thinking, recombination, and validation to produce a layout that is both structurally sound and aesthetically refined, outputting a scientific illustration that achieves both structural completeness and aesthetic appeal. Leveraging the high-quality data from FigureBench, we conduct extensive experiments to test the performance of AutoFigure against various baseline methods. The results demonstrate that AutoFigure consistently surpasses all baseline methods, producing publication-ready scientific illustrations. The code, dataset and huggingface space are released in https://github.com/ResearAI/AutoFigure.