paper-diagram-skill
从论文（PDF 或纯文本）自动生成学术插图的完整工具链。
工具概览
| 工具 | 功能 | 调用方式 |
|---|---|---|
| draw.py | 论文可视化主流程 | python draw.py [args] |
| pdf_to_text.py | PDF → 纯文本提取 | python pdf_to_text.py [args] |
工具 1：PDF → Text 提取
将 PDF 文件转换为纯文本，供 draw.py 使用。
# 基本用法
python {baseDir}/scripts/pdf_to_text.py "/path/to/paper.pdf"
# 限制页数（取前 20 页）
python {baseDir}/scripts/pdf_to_text.py "/path/to/paper.pdf" --max-pages 20
# 输出到文件
python {baseDir}/scripts/pdf_to_text.py "/path/to/paper.pdf" -o extracted.txt
支持的后端（自动选择）： pdfminer.six → PyMuPDF → pdfplumber → PyPDF2 → pypdf
注意：推荐先安装
pip install pdfminer.six，提取质量最高。
工具 2：论文图生成
快速开始
# 方式 A：从 PDF 直接生成（自动提取 + 画图）
python {baseDir}/scripts/draw.py \
--pdf-path "/path/to/paper.pdf" \
--user-requirement "Transformer 架构图" \
--api-url "https://api.example.com/generate" \
--api-key "sk-your-key"
# 方式 B：扫描模式（自动识别所有可图化内容）
python {baseDir}/scripts/draw.py \
--pdf-path "/path/to/paper.pdf" \
--mode scan
# 方式 C：批量生成（选定的图）
python {baseDir}/scripts/draw.py \
--pdf-path "/path/to/paper.pdf" \
--mode scan \
--scan-results "<base64-encoded-results>" \
--selected-ids "1,3,5" \
--api-url "..." --api-key "..."
# 方式 D：直接传入论文文本
python {baseDir}/scripts/draw.py \
--paper-content "论文纯文本内容..." \
--user-requirement "画一个算法流程图" \
--style cvpr
核心参数
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--pdf-path | PDF 文件路径（会自动提取文本） | — |
--paper-content | 直接传入论文纯文本 | — |
--user-requirement | 用户对图片的描述 | — |
--mode | single(单图) 或 scan(全篇扫描) | single |
--api-url | 生图 API 地址 | 环境变量 |
--api-key | 生图 API 密钥 | 环境变量 |
--style | 学术风格: cvpr neurips icml nature | cvpr |
--skip-check | 跳过自校核 | False |
--section-ref | 对应论文章节（如 Section 3.1） | — |
环境变量
生图 API 凭证按以下优先级自动解析，任意一个有值即可：
| 优先级 | API Key 变量 | API URL 变量 |
|---|---|---|
| 1 (推荐) | BANANA2_API_KEY | BANANA2_API_URL |
| 2 | ACEDATA_API_KEY | PAPER_DIAGRAM_API_URL |
| 3 | PAPER_DIAGRAM_API_KEY | — |
未设置 URL 时默认
https://api.acedata.cloud/nano-banana/images
推荐在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置：
{
"skills": {
"paper-diagram": {
"env": {
"BANANA2_API_URL": "https://api.acedata.cloud/nano-banana/images",
"BANANA2_API_KEY": "your-api-key-here",
"PAPER_DIAGRAM_LLM_URL": "https://your-llm-api/v1/chat/completions",
"PAPER_DIAGRAM_LLM_KEY": "your-llm-key-here",
"PAPER_DIAGRAM_LLM_MODEL": "gpt-4"
}
}
}
}
生成的图类型
| 类型 | 说明 | 生成方式 |
|---|---|---|
teaser | 动机/概念对比图 | Mermaid → AI 生图 |
architecture | 系统架构图 | Mermaid → AI 生图 |
flowchart | 算法流程图 | Mermaid → AI 生图 |
environment | 实验环境图 | Mermaid → AI 生图 |
results | 结果对比图 | Matplotlib 代码绘图（精确数据） |
学术风格预设
| 预设 | 场景 | 主色调 |
|---|---|---|
cvpr | CV/CG 会议 | 蓝色系 |
neurips | ML/NLP 会议 | 紫橙系 |
icml | ML 会议 | 蓝红绿系 |
nature | Science/Nature 期刊 | 柔蓝柔绿 |
输出
- 图片文件：保存到
outputs/目录（或设置的输出目录） - LaTeX 图注：可直接复制到论文
- Word 图注：纯文本格式
- Mermaid 拓扑：可导出用于其他绘图工具
自校核机制
生成图前会自动对比拓扑描述与原文：
- ✅ 一致 → 直接生成
- ⚠️ 小问题 → 询问用户（接受 / 重新生成 / 手动修改）
- ❌ 严重错误 → 建议重新生成
推荐工作流
论文 PDF
│
▼
pdf_to_text.py ──→ 纯文本
│ │
▼ ▼
draw.py (scan) draw.py (single)
│ │
▼ ▼
扫描报告 指定描述 → 生成单张图
│
▼
用户选择 (e.g. 1,3,5)
│
▼
draw.py (batch) ──→ 多张图 + LaTeX 图注
安装依赖
pip install pdfminer.six requests
可选（提升 PDF 提取质量）：
pip install pymupdf pdfplumber pypdf