PaperBanana

研究手法の可視化

実験のセットアップやシステムアーキテクチャを文章で説明するだけで、処理の流れを明確に示す図を自動生成します。

統計プロットの作成

表形式またはJSON形式で生データを提供すると、Matplotlibを介してチャートやグラフを描画します。

Transformerアーキテクチャ図

組み込みのサンプルを使用して、アテンション機構とデータフローを備えたエンコーダー・デコーダー構造を視覚化できます。

論文図版の準備

ジャーナル投稿、学会発表、学位論文にそのまま掲載できるビジュアルを作成します。

研究コミュニケーション

複雑な手法を、プレゼンテーション、ポスター、助成金申請書用のビジュアルに変換します。

マルチエージェントパイプライン

Retriever（検索）、Planner（計画）、Stylist（スタイリング）、Visualizer（描画）、Critic（批評）の5つの専門エージェントが連携し、図版作成の全工程を処理します。

参考文献駆動の生成

Retrieverエージェントが学術データベースを検索し、あなたの研究分野における関連する参考図や視覚表現の慣習を収集。実績のある標準に基づいた出力を実現します。

メソッドロジー図モード

研究手法、システムアーキテクチャ、アルゴリズムのフローを図解するためのオプションです。

統計プロットモード

表形式またはJSON形式の生データ入力に対応し、Matplotlibを介してデータ駆動型のチャートやグラフを描画するオプションです。

ソースコンテキスト入力

メソッドセクションや論文の抜粋（最大5,000文字）を貼り付けて、AIに必要な技術的詳細を提供します。

キャプション/意図フィールド

「エンコーダー・デコーダーアーキテクチャの概要」など、可視化の全体的なメッセージを指定することで、出力結果が意図したストーリーを伝えるようにします。

高度なリファインメント設定

反復回数を1〜5回の範囲で調整可能。反復回数が多いほど品質は向上しますが時間がかかり、デフォルトの3回がバランスの取れた設定です。

反復的な自己批評

Criticエージェントが複数回の自動レビューを実行し、視覚的な明瞭さ、ラベルの正確さ、色の一貫性、学術標準への準拠をチェックします。

一貫した学術スタイル

Stylistエージェントが、生成されるすべての図版にわたって、統一されたカラーパレット、フォント、線の太さ、視覚的モチーフを適用します。

ベクター風出力

Visualizerが、出版用途に適したクリーンでピクセルパーフェクトな出力をレンダリングします。