Anmerkung des Autors: Detaillierte Erläuterung, wie PaperBanana automatisch ästhetische Normen aus 292 NeurIPS 2025-Papers extrahiert, um handgezeichnete Skizzen und grobe Diagramme in publikationsreife akademische Illustrationen zu verwandeln – unter Abdeckung der 4 Optimierungsdimensionen Layout, Farbschema, Schriftart und Icons.
Weisen Ihre wissenschaftlichen Diagramme auch diese Probleme auf: überfüllte Layouts, grelle Farben, uneinheitliche Schriftarten oder ein chaotischer Icon-Stil? Diese scheinbar kleinen visuellen Mängel sind oft der direkte Grund dafür, dass Gutachter die Rückmeldung „figures need improvement“ geben. Das manuelle Anpassen von PowerPoint- oder LaTeX-Diagrammen ist zeitaufwendig und garantiert kaum Konsistenz. Jetzt bietet das PaperBanana-Framework eine völlig neue Lösung: eine systematische Optimierung bestehender Diagramme basierend auf ästhetischen Normen, die automatisch aus 292 NeurIPS-Top-Konferenz-Papers extrahiert wurden.
Kernwert: Nach der Lektüre dieses Artikels werden Sie den vollständigen Workflow der Diagramm-Optimierung mit PaperBanana beherrschen – vom Einreichen einer groben Skizze bis zum Erhalt einer publikationsreifen Illustration. Sie werden verstehen, wie der Stylist-Agent automatisch ästhetische Standards von Top-Konferenzen zusammenfasst und wie Sie über die Nano Banana Pro API kostengünstig eine professionelle Diagramm-Optimierung in 4 Dimensionen realisieren können.
Kernprinzipien der Nano Banana Pro Diagramm-Optimierung: Ästhetik von Top-Konferenz-Papers lernen
Die traditionelle Verschönerung von Diagrammen hängt stark von der persönlichen Erfahrung und dem ästhetischen Urteilsvermögen eines Designers ab. Dies führt oft zu unterschiedlichen Stilen, was die Konsistenz in wissenschaftlichen Publikationen erschwert. Die Diagramm-Optimierungsfunktion von PaperBanana verfolgt einen völlig neuen Ansatz: KI lernt automatisch ästhetische Standards aus den Papers führender wissenschaftlicher Konferenzen und wendet diese Regeln systematisch auf Ihre Diagramme an.
Extraktion ästhetischer Standards aus 292 NeurIPS-Papers
Der Stylist-Agent von PaperBanana hat wissenschaftliche Illustrationen aus 292 NeurIPS 2025-Papers systematisch analysiert und daraus automatisch einen Satz ästhetischer Richtlinien (Aesthetic Guidelines) abgeleitet. Diese decken folgende Kerndimensionen ab:
| Dimension | Gängige Standards in Top-Papers | Häufige Probleme in Entwürfen |
|---|---|---|
| Layout | Gleichmäßige Abstände, klare Hierarchie, logischer Informationsfluss | Überfüllte Elemente, Überlappungen, chaotische Struktur |
| Farbpalette | Sanfte Tech-Farbtöne (Soft Tech Pastels), moderater Kontrast | Grelle Primärfarben, willkürliche Farbwahl |
| Typografie | Einheitliche Schriftfamilie, klare Hierarchie, Fließtext 9-11pt | Schriftarten-Mix, uneinheitliche Größen |
| Ikonografie | Minimalistische Flat-Design-Icons, einheitlicher Stil | Grobe Handzeichnungen, inkonsistente Stile |
| Verbindungslinien | Einheitliche Pfeilstile, konsistente Linienstärke | Unterschiedliche Dicken, willkürliche Pfeilformen |
🎯 Technischer Tipp: Wenn Sie die Diagramm-Optimierung von PaperBanana schnell ausprobieren möchten, empfehlen wir den Aufruf der Nano Banana Pro API über die Plattform APIYI (apiyi.com). Die Plattform bietet eine einheitliche Schnittstelle für die Bildgenerierung. Ein einzelner Aufruf kostet nur 0,05 $, was einem Rabatt von 80 % gegenüber dem offiziellen Preis (0,234 $) entspricht – ideal für die Stapelverarbeitung mehrerer Diagramme.
Der ästhetische Analyseprozess des Stylist-Agenten
Der Stylist-Agent ist die Kernkomponente der fünf PaperBanana-Agenten, die speziell für ästhetische Standards zuständig ist. Sein Arbeitsablauf sieht wie folgt aus:
Schritt 1: Analyse von Referenz-Papers
Der Retriever-Agent sucht über Google Scholar nach Top-Konferenz-Papers, die für das Forschungsgebiet des Nutzers relevant sind, und extrahiert die darin enthaltenen Illustrationen als ästhetische Referenzproben.
Schritt 2: Generierung ästhetischer Richtlinien
Der Stylist-Agent analysiert die Referenzillustrationen systematisch und erstellt automatisch ein strukturiertes Dokument mit ästhetischen Richtlinien (Aesthetic Guideline Document), das Folgendes enthält:
Aesthetic Guidelines Summary:
├── Color Palette: Soft Tech Pastels (#E8F4FD, #B8E6CF, #FFE4B5...)
├── Font: Sans-serif family, Title 14pt bold, Body 10pt regular
├── Layout: Left-to-right flow, 20px module spacing
├── Icons: Flat design, consistent stroke width (1.5px)
├── Connectors: Rounded arrows, #666666, 1px width
└── Overall Style: Clean, minimal, professional academic
Schritt 3: Anwendung der Standards
Basierend auf den vom Stylist-Agenten erstellten Richtlinien nutzt der Visualizer-Agent die Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) Rendering-Engine, um das ursprüngliche Diagramm systematisch zu optimieren.
Detaillierte Erläuterung der 4 Optimierungsdimensionen von Nano Banana Pro
Die Diagramm-Optimierung von PaperBanana ist kein einfacher "Verschönerungsfilter", sondern eine strukturelle Verbesserung in vier professionellen Dimensionen, die jeweils auf realen Datenstatistiken von Top-Konferenz-Papers basieren.
Dimension 1: Layout-Optimierung (Layout Refinement)
Das Layout ist die Grundlage für die Lesbarkeit wissenschaftlicher Diagramme. Der Stylist-Agent hat aus NeurIPS-Papers folgende Layout-Standards abgeleitet:
| Layout-Regel | Standardwert | Erläuterung |
|---|---|---|
| Modulabstand | 15-25px | Vermeidet gedrängte oder zu weit verstreute Elemente |
| Informationsfluss | Links → Rechts oder Oben → Unten | Entspricht natürlichen Lesegewohnheiten |
| Hierarchietiefe | ≤ 3 Verschachtelungsebenen | Vermeidet Informationsüberlastung |
| Weißraum-Anteil | 20-30% | Sorgt für visuelle "Atempausen" |
| Ausrichtung | Gitterausrichtung | Strikte Ausrichtung der Modulkanten |
Der Kern der Layout-Optimierung besteht darin, die Informationsstruktur und die wissenschaftliche Absicht des Originaldiagramms beizubehalten und lediglich die räumliche Verteilung zu optimieren. PaperBanana löscht oder fügt keine Inhaltsknoten hinzu; es passt lediglich deren Positionen und Abstände an, um sicherzustellen, dass die wissenschaftliche Genauigkeit nicht beeinträchtigt wird.
Dimension 2: Faroptimierung (Color Palette Refinement)
Die Analyse von PaperBanana zeigt, dass das beliebteste Farbschema in Top-Papers "Soft Tech Pastels" ist – sanfte Technologiefarben anstelle von grellen Primärfarben (Rot, Grün, Blau).
Vergleich gängiger Farbschemata:
| Typ | Typische Farbwerte | Einsatzszenario | Nutzungsrate in Top-Papers |
|---|---|---|---|
| Soft Tech Pastels | #E8F4FD, #B8E6CF, #FFE4B5 | Methodik-Diagramme, Architektur | ca. 65% |
| Deep Academic | #1E3A5F, #2D5F2D, #5C3D2E | Datenintensive Diagramme, Vergleiche | ca. 20% |
| Gradient Modern | Verläufe | Flussdiagramme, Zeitabfolgen | ca. 10% |
| Monochrome | Graustufen | Anforderungen für Schwarz-Weiß-Druck | ca. 5% |
💡 Empfehlung: Für die meisten wissenschaftlichen Szenarien ist "Soft Tech Pastels" die sicherste Wahl. Wenn Sie unsicher sind, welches Farbschema am besten zu Ihrem Paper passt, empfehlen wir, über die Plattform APIYI (apiyi.com) verschiedene Varianten zu generieren. Die Plattform unterstützt die einheitliche API-Nutzung von Nano Banana Pro für nur 0,05 $ pro Aufruf, was schnelle Iterationen ermöglicht.
Dimension 3: Typografie-Optimierung (Typography Refinement)
Inkonsistente Schriftarten gehören zu den häufigsten Problemen bei der manuellen Erstellung von Diagrammen. Die Standards von PaperBanana für die Typografie:
- Einheitliche Schriftfamilie: Verwendung einer einzigen Sans-Serif-Familie (z. B. Helvetica, Arial oder Calibri) für das gesamte Diagramm.
- Klare Hierarchie: Titel 12-14pt fett, Fließtext 9-11pt normal, Beschriftungen 7-8pt hellgrau.
- Kontrast: Kontrastverhältnis zwischen Text und Hintergrund ≥ 4,5:1 (entspricht WCAG AA-Standard).
- Abstände: Zeilenabstand 1,2-1,5-fach, Zeichenabstand auf Standard belassen.
Dimension 4: Ikonografie-Optimierung (Iconography Refinement)
Icons in wissenschaftlichen Diagrammen (wie neuronale Schichten, Datenbanken, Server) müssen einen konsistenten Stil aufweisen. Die Strategie von PaperBanana:
- Einheitlicher Stil: Durchgängige Verwendung von Flat Design; Vermeidung von Mischungen aus 3D- und skeuomorphistischen Stilen.
- Linienstärke: Einheitlich 1-2px, um unterschiedliche Dicken zu vermeiden.
- Füllung: Einfarbige oder leicht transparente Füllungen; Verzicht auf komplexe Verläufe.
- Größenstandards: Icons der gleichen Kategorie haben die gleiche Größe (empfohlen: 24×24px oder 32×32px).
Nano Banana Pro Diagramm-Veredelung in der Praxis: Der 3-stufige iterative Verfeinerungsprozess
Die Diagramm-Veredelung von PaperBanana erfolgt nicht in einem einzigen Schritt, sondern verbessert die Qualität schrittweise durch einen 3-stufigen iterativen Verfeinerungszyklus aus Visualizer- und Critic-Agenten. Dieser Mechanismus simuliert den Arbeitsmodus eines menschlichen Designers: "Zeichnen → Prüfen → Korrigieren".
Iterativer Verfeinerungs-Workflow
Runde 1: Initiale Veredelung
Der Visualizer-Agent führt basierend auf dem Ästhetik-Leitfaden des Stylists die erste Veredelungsrunde des Originaldiagramms durch. In dieser Runde werden die offensichtlichsten Probleme angegangen: Layout-Anpassung, Austausch des Farbschemas und Vereinheitlichung der Schriftarten.
Runde 2: Detailoptimierung
Der Critic-Agent bewertet die Ergebnisse der ersten Runde anhand von 4 Dimensionen (Treue, Prägnanz, Lesbarkeit, Ästhetik) und gibt spezifische Verbesserungsvorschläge. Der Visualizer führt daraufhin die zweite Optimierungsrunde durch, wobei der Fokus auf dem Stil der Verbindungslinien, der Vereinheitlichung der Icons und der Feinabstimmung der Abstände liegt.
Runde 3: Finale Verfeinerung
Der Critic bewertet das Ergebnis erneut und achtet auf Details, die möglicherweise übersehen wurden. Der Visualizer nimmt die finale Verfeinerung vor, um sicherzustellen, dass alle Elemente strikt den ästhetischen Richtlinien entsprechen.
Das 4-Dimensionen-Bewertungssystem des Critic-Agenten
Der Critic-Agent führt für jede Veredelungsrunde eine quantitative Bewertung durch. Die Bewertungsdimensionen stammen direkt aus dem PaperBananaBench-Benchmark:
| Bewertungsdimension | Gewichtung | Bewertungsinhalt | PaperBanana-Steigerung |
|---|---|---|---|
| Treue (Faithfulness) | 30 % | Werden alle Informationen und die wissenschaftliche Bedeutung des Originals beibehalten? | Baseline-Niveau |
| Prägnanz (Conciseness) | 25 % | Werden redundante Elemente entfernt, um Kerninformationen hervorzuheben? | +37,2 % |
| Lesbarkeit (Readability) | 25 % | Textklarheit, ist der Informationsfluss intuitiv? | +12,9 % |
| Ästhetik (Aesthetics) | 20 % | Entsprechen Farbschema, Layout und Schriftarten den Standards von Top-Konferenzen? | +6,6 % |
🚀 Schnellstart: Wir empfehlen die Plattform APIYI (apiyi.com), um die Diagramm-Veredelung schnell auszuprobieren. Die Nano Banana Pro API dieser Plattform ist sofort einsatzbereit ("out-of-the-box"), erfordert keine komplexe Konfiguration und ermöglicht den ersten Veredelungsaufruf in nur 5 Minuten. Online-Tool zum Ausprobieren: Image.apiyi.com
Vorher-Nachher-Vergleich der Veredelung
Am Beispiel eines typischen Methodik-Architekturdiagramms zeigen wir die Veränderungen über die 3 Iterationsstufen:
Ursprünglicher Entwurf: Ein handgezeichnetes PowerPoint-Diagramm mit überladenem Layout, inkonsistenten Farben, gemischten Schriftarten und unterschiedlichen Linienstärken.
Nach Runde 1: Das Layout wurde in einen Links-nach-Rechts-Fluss umstrukturiert, das Farbschema durch "Soft Tech Pastels" ersetzt und die Schriftart auf Sans-Serif vereinheitlicht. Visuelle Verbesserung um ca. 60 %.
Nach Runde 2: Verbindungslinien wurden als abgerundete Pfeile vereinheitlicht, Icons durch Flat-Design ersetzt und Modulabstände auf gleichmäßige 20px angepasst. Visuelle Verbesserung um ca. 85 %.
Nach Runde 3: Feinabstimmung des Textkontrasts, Optimierung der Weißräume und Sicherstellung der Ausrichtung aller Elemente. Das Ergebnis erreicht publikationsreife Qualität, visuelle Verbesserung um ca. 95 %.
Leitfaden zum API-Aufruf für die Nano Banana Pro Diagramm-Veredelung
Um die Diagramm-Veredelungsfunktion von PaperBanana über die Nano Banana Pro API aufzurufen, müssen Sie lediglich eine passende Eingabeaufforderung (Prompt) erstellen. Hier ist die konkrete Vorgehensweise.
Minimalistisches Code-Beispiel (Schnellstart in 10 Zeilen)
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # Verwendung der einheitlichen APIYI-Schnittstelle
)
response = client.images.generate(
model="nano-banana-pro",
prompt="Polish this diagram: [描述你的原始图表内容]. Apply NeurIPS-style aesthetic guidelines: soft tech pastel colors, sans-serif fonts, flat icons, left-to-right flow, uniform spacing 20px, clean minimalist academic style.",
n=1,
size="1024x1024"
)
print(response.data[0].url)
Prompt-Vorlage für die Diagramm-Veredelung
Eine effektive Eingabeaufforderung für die Veredelung sollte 3 Kernelemente enthalten:
Element 1: Beschreibung des Originaldiagramms
Polish this methodology diagram showing: [Encoder-Decoder architecture
with attention mechanism, 3 input nodes, 2 hidden layers, 1 output node]
Element 2: Ästhetik-Leitfaden
Apply aesthetic guidelines:
- Color: Soft Tech Pastels (#E8F4FD, #B8E6CF, #FFE4B5)
- Font: Sans-serif, title 14pt bold, body 10pt
- Layout: Left-to-right, 20px spacing
- Icons: Flat design, 1.5px stroke
Element 3: Erhaltungsvorgaben
Preserve: All original nodes, connections, labels, and scientific meaning.
Do NOT add or remove any information elements.
Beispiele für Veredelungs-Prompts bei 5 gängigen Diagrammtypen
| Diagrammtyp | Prompt-Schlüsselwörter | Fokus der Veredelung |
|---|---|---|
| Methodik-Architekturdiagramm | "methodology architecture diagram" | Layout + Icons |
| Algorithmus-Flussdiagramm | "algorithm flowchart" | Verbindungslinien + Farbschema |
| Netzwerkstrukturdiagramm | "neural network structure" | Hierarchie + Abstände |
| System-Pipeline-Diagramm | "system pipeline diagram" | Informationsfluss + Einheitlichkeit |
| Encoder-Decoder-Framework | "encoder-decoder framework" | Symmetrie + Schriftart |
💰 Kostenoptimierung: Für Forschungsteams, die eine große Anzahl von Diagrammen veredeln müssen, können die Kosten durch den Aufruf der Nano Banana Pro API über die Plattform APIYI (apiyi.com) erheblich gesenkt werden. Jeder Aufruf kostet nur etwa 0,05 $ (ca. 20 % des offiziellen Preises von 0,234 $). Die Veredelung von 10 Diagrammen kostet somit nur 0,50 $, was ideal für die Stapeloptimierung vor der Einreichung von Papers ist.
6 Best Practices für die Diagramm-Optimierung mit Nano Banana Pro
Basierend auf den technischen Eigenschaften von PaperBanana und praktischen Erfahrungen sind hier 6 Best Practices für die Optimierung Ihrer Diagramme:
Praxis 1: Stellen Sie eine möglichst detaillierte Beschreibung des Originaldiagramms bereit
Die Qualität der Optimierung hängt direkt von der Präzision ab, mit der das Originaldiagramm im Prompt beschrieben wird. Empfohlene Details sind:
- Namen aller Knoten und deren hierarchische Beziehungen
- Verbindungsrichtungen und Datenfluss
- Inhalt der Textlabels
- Die wissenschaftliche Bedeutung des Diagramms
Praxis 2: Geben Sie den Stil der Zielkonferenz explizit an
Die Illustrationsstile unterscheiden sich je nach akademischer Konferenz. Geben Sie im Prompt spezifisch an:
- NeurIPS-Stil: Minimalistisch, sanfte Farbpalette, viel Whitespace.
- CVPR-Stil: Häufige Verwendung von Blau- und Lilatönen, Fokus auf visuellen Ebenen.
- ACL-Stil: Kompaktes Layout, Hervorhebung von Textabläufen.
Praxis 3: Komplexe Diagramme schrittweise optimieren
Für komplexe Diagramme mit mehr als 10 Modulen empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen:
- Zuerst das Gesamtlayout und die Farbgestaltung optimieren.
- Dann die Details der wichtigsten Submodule einzeln verfeinern.
- Abschließend die globale Konsistenz anpassen.
Praxis 4: Critic-Feedback für iterative Verbesserungen nutzen
Der Critic-Agent von PaperBanana liefert spezifische Verbesserungsvorschläge. Bei API-Aufrufen können Sie das Critic-Feedback der vorherigen Runde als Ergänzung für den nächsten Prompt verwenden:
Previous Critic feedback: "Module spacing inconsistent between layer 2 and layer 3.
Suggest uniform 20px spacing."
Please fix this in the next iteration.
Praxis 5: Wissenschaftliche Genauigkeit hat Priorität
Das wichtigste Prinzip während des Optimierungsprozesses ist: Die wissenschaftliche Genauigkeit darf niemals beeinträchtigt werden. Betonen Sie im Prompt stets:
- "Preserve all original information elements"
- "Do NOT add or remove any nodes/connections"
- "Keep all labels and annotations unchanged"
Praxis 6: Erstellen Sie eine persönliche Stil-Bibliothek
Speichern Sie zufriedenstellende Ergebnisse als Referenzvorlagen, um sie in zukünftigen Aufrufen zu zitieren:
Polish this diagram in the same style as my previous figure
(soft pastels, flat icons, L-R flow, 20px spacing, sans-serif 10pt)
FAQ – Häufig gestellte Fragen zur Diagramm-Optimierung mit Nano Banana Pro
Q1: Verändert die Diagramm-Optimierung die wissenschaftliche Bedeutung des Originaldiagramms?
Nein. Die Diagramm-Optimierung von PaperBanana folgt strikt dem Prinzip „Struktur bewahren, Darstellung optimieren“. Die Bewertung der Treue (Faithfulness) durch den Critic-Agenten hat die höchste Gewichtung (30 %), um sicherzustellen, dass alle Informationsknoten, Verbindungen und Textlabels während des Prozesses vollständig erhalten bleiben. Wenn Sie ein Architekturdiagramm mit 8 Modulen einreichen, wird es auch nach der Optimierung 8 Module haben – nicht mehr und nicht weniger. Bei Aufrufen über die Plattform APIYI (apiyi.com) können Sie im Prompt zusätzlich „Preserve all scientific content“ hinzufügen, um diese Einschränkung weiter zu verstärken.
Q2: Wie hoch sind die Kosten pro Optimierung? Wie hoch sind die Gesamtkosten für 3 Iterationen?
Ein einzelner API-Aufruf für Nano Banana Pro kostet 0,05 $ (über die Plattform APIYI apiyi.com). Für eine Feinabstimmung über 3 Iterationen belaufen sich die Kosten somit auf insgesamt 0,15 $. Wenn Sie gleichzeitig verschiedene Farbschemata generieren (z. B. eine Version in „Soft Tech Pastels“ und eine in „Deep Academic“), liegen die Gesamtkosten bei etwa 0,25 $ bis 0,30 $. Im Vergleich zum offiziellen Preis von 0,234 $ pro Aufruf können Sie über die APIYI-Plattform etwa 80 % der Kosten sparen, was ideal für die Stapeloptimierung vor der Einreichung von Papers ist. Online können Sie zudem Image.apiyi.com für eine schnelle Optimierung einzelner Diagramme nutzen.
Q3: Welche Formate werden für die Eingabe der Originaldiagramme unterstützt?
Die Diagramm-Optimierung von PaperBanana erfolgt primär über die Eingabe von Textbeschreibungen der Diagramminformationen. Sie müssen im Prompt folgende Details beschreiben:
- Struktur des Diagramms (Module, Ebenen, Verbindungen)
- Inhalt der Textlabels
- Datenfluss
- Zweck des Diagramms und Zielkonferenz
Für bereits vorhandene Bilddateien können Sie den Image-to-Image-Modus von Nano Banana Pro nutzen, indem Sie das Originaldiagramm hochladen und Optimierungsanweisungen hinzufügen.
Q4: Wie wähle ich das passende Farbschema für mein Paper aus?
Empfohlener Auswahlprozess:
- Prüfen Sie, ob das Zieljournal oder die Konferenz spezifische Vorgaben für Abbildungen hat (einige verlangen Schwarz-Weiß-Grafiken).
- Falls keine speziellen Anforderungen vorliegen, verwenden Sie standardmäßig „Soft Tech Pastels“ (wird bei 65 % der Top-Konferenzen genutzt).
- Für datenintensive Diagramme empfiehlt sich das dunkle Schema „Deep Academic“.
- Generieren Sie über die Plattform APIYI (apiyi.com) 2-3 Farbschemata zum Vergleich und wählen Sie das beste Ergebnis aus.
Q5: Können die optimierten Diagramme direkt für die Einreichung von Papers verwendet werden?
Ja. Die Qualität der von PaperBanana optimierten Diagramme entspricht den Publikationsstandards führender akademischer Konferenzen. Im PaperBananaBench-Benchmark erzielten die von PaperBanana optimierten Diagramme in 292 Testfällen eine Gesamtsiegerrate von 72,7 %. Sie schnitten in den Dimensionen Schlichtheit (+37,2 %), Lesbarkeit (+12,9 %) und Ästhetik (+6,6 %) deutlich besser ab als die Originaldiagramme. Wir empfehlen dennoch eine abschließende manuelle Prüfung vor der Einreichung, um sicherzustellen, dass alle wissenschaftlichen Informationen korrekt und vollständig sind.
Zusammenfassung und Empfehlung zur Diagramm-Optimierung mit Nano Banana Pro
Die Diagramm-Optimierungsfunktion von PaperBanana stellt einen bedeutenden Paradigmenwechsel in der wissenschaftlichen Illustration dar – weg von der Abhängigkeit von persönlicher ästhetischer Erfahrung hin zu einer systematischen ästhetischen Optimierung, die auf Daten von Top-Konferenz-Papern basiert.
Rückblick auf die Kernvorteile:
- Datengetrieben: Ästhetische Standards basieren auf realen Statistiken von 292 NeurIPS-Veröffentlichungen statt auf subjektivem Urteilsvermögen.
- 4-Dimensionale Optimierung: Ganzheitliche systematische Verfeinerung von Layout, Farbschema, Schriftarten und Icons.
- 3 Iterationsrunden: Visualizer + Critic-Schleife zur Feinabstimmung, die den Workflow eines professionellen Designers simuliert.
- Erhalt der Wissenschaftlichkeit: Die Bewertung der Originaltreue hat die höchste Gewichtung, um sicherzustellen, dass die akademische Genauigkeit nicht beeinträchtigt wird.
- Extrem niedrige Kosten: Aufruf über die APIYI-Plattform für nur 0,05 $ pro Durchgang, 0,15 $ für 3 Iterationsrunden.
Wir empfehlen, die Diagramm-Optimierungsfunktionen von Nano Banana Pro über die APIYI-Plattform (apiyi.com) auszuprobieren. Die Plattform bietet eine einheitliche API-Schnittstelle und das Online-Tool Image.apiyi.com, mit dem die erste Diagramm-Optimierung in nur 5 Minuten abgeschlossen werden kann.
Referenzen:
- PaperBanana Projekt-Homepage: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana
- PaperBanana Paper: arxiv.org/abs/2507.07300
- NeurIPS 2025 Proceedings: neurips.cc
Autor: APIYI Team | Für weitere technische Details zur Diagramm-Optimierung mit Nano Banana Pro kontaktieren Sie uns bitte über die APIYI-Plattform (apiyi.com) für technischen Support und kostenlose Testguthaben.
