Paper Banana:
Automatización de Ilustraciones Académicas

Paper Banana genera dos tipos principales de figuras académicas: diagramas de metodología (arquitecturas de sistemas, pipelines de modelos, flujos de trabajo experimentales, diagramas de flujo de algoritmos) y gráficos estadísticos (gráficos de barras, gráficos de líneas, diagramas de dispersión, mapas de calor, matrices de confusión). Todas las salidas se exportan como imágenes PNG de alta resolución aptas para inserción directa en artículos de revistas, envíos a conferencias, tesis y diapositivas de presentaciones.

Su entrada pasa por cinco agentes de IA especializados en secuencia. El Retriever busca en una base de datos curada de diagramas de referencia de las principales conferencias como NeurIPS e ICML. El Planner traduce su texto en una descripción estructural detallada. El Stylist aplica estándares visuales académicos — colores, fuentes, espaciado. El Visualizer renderiza la imagen utilizando Nano Banana Pro. Finalmente, el Critic evalúa la salida comparándola con su texto fuente y activa refinamientos si es necesario. Este ciclo iterativo produce figuras que cumplen consistentemente con los estándares de publicación.

Cada iteración cuesta 5 créditos. Con las 3 iteraciones predeterminadas, una generación típica utiliza 15 créditos. Puede elegir menos iteraciones (más rápido, más económico) o más iteraciones (mayor calidad, más costoso). El agente Critic puede aprobar el resultado antes de tiempo, en cuyo caso los créditos de iteraciones no utilizadas no se cobran.

Pegue sus datos como JSON con arrays etiquetados. Por ejemplo: {"labels": ["Model A", "Model B"], "accuracy": [94.2, 91.5]}. También puede incluir múltiples conjuntos de datos para gráficos agrupados. Describa la visualización que desea en el campo de descripción — gráfico de barras, gráfico de líneas, mapa de calor, etc. — y Paper Banana seleccionará el tipo de gráfico y estilo óptimos.

Sí. Paper Banana aplica las convenciones de formato de las principales conferencias académicas, incluyendo NeurIPS, ICML, CVPR, Nature, IEEE y ACM. La resolución de salida alcanza hasta 4K, y las figuras se exportan como PNG — el formato estándar aceptado por todas las editoriales importantes y los sistemas de documentos LaTeX.

No. Solo pegue el texto de su paper o datos y describa lo que desea en lenguaje natural. Paper Banana se encarga de todas las decisiones de diseño visual — disposición, paleta de colores, tipografía, trazado de flechas, espaciado — de forma automática, basándose en las convenciones de su conferencia objetivo.

La salida es una imagen PNG de alta resolución. Puede importarla a cualquier editor de imágenes (Photoshop, Figma, Canva) para ajustes menores. Para cambios estructurales, recomendamos modificar su texto de entrada y regenerar — el pipeline iterativo de Paper Banana suele producir mejores resultados que la edición manual posterior.

Una generación típica con 3 iteraciones tarda aproximadamente 2 minutos. El principal costo de tiempo es el paso de renderizado de imagen (~60 segundos por iteración). Puede monitorear el progreso en tiempo real en el Pipeline Log. Si necesita resultados más rápidos, configure las iteraciones en 1 — obtendrá un resultado en aproximadamente 90 segundos, aunque con menos pases de refinamiento.