见字如面，我是南风，一个在高校里折腾用AI辅助科研应用的学术人。
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Top-Conf Figure Gallery：顶会主图灵感与生成工具
撰写论文时，研究框架与方法步骤往往清晰明确，但绘制主图却常成为难点。翻阅同领域文献寻找范例，需在多篇论文间反复切换对比版式，效率低下。此时，开源项目 Top-Conf Figure Gallery 提供了有效解决方案。该项目集中展示顶级会议主图，并配套 FigureForge 模块，可根据论文内容直接生成可编辑的初稿。
项目介绍
项目地址：https://github.com/qwdwqfwq/topconf-paper-figure-gallery
在线地址：https://qwdwqfwq.github.io/topconf-paper-figure-gallery
目前，该项目已收录 3449 张顶会主图，涵盖 ICLR (745)、ICML (746)、NeurIPS (965)、CVPR (308)、ACL (384)、AAAI (301) 等会议。系统通过等级徽章标注了 17 篇最佳论文、350 篇口头报告及 678 篇焦点论文。
用户可通过会议、年份、等级、模式四个维度进行筛选。其中，“模式”细分为八类：主视觉、概念图、框架总览、流程图、架构图、全景/基准、结果、对比。点击卡片即可放大查看原图，并附带原论文链接，便于深入研读作者如何将研究问题、方法模块和结果整合于同一张图中。
配套的 FigureForge 绘图模块支持输入论文内容并选择参考图后生成初稿。其采用的“两阶段归纳模式”会先提炼参考图的布局、配色和信息层级，再生成主图，相比直接生成，更贴近顶会风格。输出格式支持 SVG 或位图，其中 SVG 中的文字和图形均可继续编辑，也可交由 AI 修改代码。
安装和调用
git clone https://github.com/qwdwqfwq/topconf-paper-figure-gallery.gitcd topconf-paper-figure-gallerypython -m http.server 8000
启动后，画廊地址为 http://localhost:8000，绘图页面为 http://localhost:8000/forge/。
也可直接使用在线版，无需本地启动：https://qwdwqfwq.github.io/topconf-paper-figure-gallery/forge/
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填入论文内容，或上传 PDF 由模型按绘图意图提取
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实战演示
演示案例：睡眠时长与大学生学业表现的中介模型。自变量为每晚睡眠时长，中介变量为日间疲劳感，因变量为平均绩点，目标是绘制一张 Figure 1 式的研究总览图。
绘图意图默认选择 Figure 1 总览 / Teaser。将内容来源从“PDF 提取”改为“自由输入”，把研究题目、框架、假设、方法直接粘贴到正文框中：
服务商下拉菜单提供 11 个选项：火山方舟、硅基流动、智谱 GLM、DeepSeek、OpenAI、Kimi、通义千问、腾讯混元、Anthropic Claude、自定义、Infistar。
此处选择 DeepSeek，填入 API Key，点击刷新模型列表，解析模型自动引用 deepseek-v4-pro：
点击检索参考图，系统将从 3449 张顶会主图中匹配结果：
若采用两阶段归纳模式，需至少选择 4 张同类型图，最多 10 张；若采用直接生成模式，选择 2 到 4 张即可。
生成方式选择“两阶段归纳”，出图模型选择“SVG 可编辑初稿”，模型复用 DeepSeek：
点击生成初稿后，页面将先分析参考图的版式共性，再填入论文内容生成 SVG。整个过程调用 DeepSeek API，超时时间设定为 15 分钟。
生成后将输出一个可编辑的 SVG 文件，支持在 Figma、Illustrator 中继续修改，也可直接下载为 PPTX、VSDX、draw.io 格式。
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无需再翻论文找版式：3449 张顶会主图已按模式分类，直接挑选 framework 或 pipeline 类型，效率远高于逐篇翻阅。
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参考图和生成联动：选定参考图后再生成，AI 会先归纳版式共性，避免凭空创作导致的风格偏差。
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输出可编辑：SVG 初稿中的文字和模块可直接修改，而非固定图片。
需要注意的是，AI 生成的初稿通常存在箭头压文字、对比度低等问题，下载 SVG 后仍需人工调整。该工具的核心价值在于节省从空白到初稿的时间，而非替代从初稿到终稿的精细化工作。
