西湖大学ICLR’26新作：万字文本秒出可编辑SVG学术插图

西湖大学AutoFigure团队在ICLR’26上推出全新智能体绘图框架AutoFigure，可一键处理上万字论文、书籍等文本材料，快速生成高质量学术插图；其优化版本AutoFigure-Edit实现矢量图生成突破，输出可编辑的SVG文件，彻底解决传统AI绘图“逻辑混乱、无法编辑”的痛点，为科研人员大幅降低学术可视化成本。

凌晨两点的实验室工位，电脑屏幕亮着某博士生未完成的ICLR投稿论文——大段实验数据和结论已经敲定，可关键的学术插图还毫无头绪。手动用Visio、Adobe Illustrator排版太耗时，用热门AI绘图工具生成的图要么逻辑混乱与文本不符，要么是无法修改细节的“死像素图”，改一个小图标都要重新生成几十次。

这种困扰全球科研人的学术绘图痛点，如今被西湖大学团队的新成果彻底破解。

长期以来，科研人员在学术可视化领域陷入双重困境：要么花费数天甚至数周学习专业绘图软件，手动绘制符合学术规范的插图，效率极低；要么依赖现有AIGC绘图工具，却常常面临“审美在线但逻辑脱节”的问题——比如生成的实验示意图中数据标注错误、图表关系与文本描述不符，更棘手的是，这类工具大多输出像素格式图片，一旦需要调整细节，只能重新生成，反复调试Prompt的成本远高于绘图本身。

西湖大学AutoFigure团队在ICLR’26上正式发布的AutoFigure智能体绘图框架，正是瞄准这一痛点而生。它的核心能力是深度理解万字级长文本的语义逻辑，无论是论文全文、实验报告还是专业书籍章节，都能一键提取关键数据、逻辑关系与核心结论，快速生成符合期刊规范的学术插图。

更具革命性的是其优化版本AutoFigure-Edit，实现了AI绘图从“像素生成”到“矢量输出”的关键跨越。它生成的插图并非传统的PNG/JPG像素图，而是可无限缩放、任意编辑的SVG矢量文件。科研人员只需将SVG文件导入Figma、Adobe Illustrator等工具，就能直接修改图中的文字标注、图标样式、数据曲线，甚至调整整体布局，彻底终结“生成即定型”的尴尬。

据团队内测数据显示，使用AutoFigure生成一张符合要求的学术插图平均耗时不到10秒，后续编辑调整时间仅需传统方式的1/5，整体可视化成本较手动绘制降低80%以上。多位试用的科研人员反馈，以前为了完成论文插图，需要专门抽出半天时间学习绘图技巧，现在只需将实验描述文本导入工具，就能直接得到可编辑的初稿，把更多精力放回科研本身。

对于跨领域科研工作者而言，AutoFigure的价值更为突出——无需掌握某一学科的专属绘图规范，只需输入文字材料，就能生成符合该领域学术标准的插图，大幅降低了跨学科研究的可视化门槛。

AutoFigure团队表示，目前工具已覆盖大部分通用学术插图类型，下一步计划针对化学、生物、物理等细分学科开发专属模型，比如自动生成化学结构式、细胞通路图、量子力学示意图等专业插图。此外，团队正在推进开源计划，预计2026年下半年向全球科研社区开放基础版本，并探讨与Overleaf、Zotero等主流学术工具的集成，实现“写作-绘图-排版”全流程的AI赋能。