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AutoFigure-Edit logo

AutoFigure-Edit

Convierte secciones de método en figuras SVG totalmente editables y refina iterativamente layout y estilo para resultados listos para publicación.
796PythonMIT license
#paper-to-svg#figuras-cientificas#edicion-svg#figure-generation#agentic-workflow#refinado-de-layout#diagramas#alternative-to-mermaid#alternative-to-drawio#alternative-to-excalidraw

¿Qué es?

AutoFigure-Edit es un sistema de generación y refinado de figuras para escritura científica y documentación de ingeniería. Ingiera texto largo de métodos, descompone conceptos y dependencias en nodos y aristas y exporta un diagrama vectorial SVG editable sin pérdidas. En vez de producir una imagen ráster de un solo uso, trata la figura como un activo estructurado: texto, formas y flechas se conservan como objetos editables, por lo que el refinado iterativo no degrada la calidad. También encaja como banco de trabajo de nueva generación para AutoFigure, convirtiendo borradores generados en plantillas visuales reutilizables y mantenibles. Para investigadores e ingenieros que necesitan diagramas de método, arquitectura o pipelines con rapidez, transforma el esfuerzo de maquetación en un flujo controlado y automatizable.

Problemas vs Innovación

✕Problemas Tradicionales✓Soluciones Innovadoras
La creación tradicional de figuras depende del layout manual. Un cambio pequeño suele requerir realinear todo, y el coste crece con cada iteración.AutoFigure-Edit estandariza la salida como capas de objetos SVG editables sin pérdidas, convirtiendo texto, flechas y formas en activos trazables, reutilizables y refinables.
Muchas herramientas texto-a-figura solo entregan rásters o artefactos semi-estructurados; al editar después aparecen borrosidad y desalineaciones, alejándose de un resultado publicable.Separa generación y pulido mediante refinado iterativo de layout y estilo: primero fija la estructura, luego optimiza estética y consistencia, reduciendo el desplazamiento estructural típico de la generación en una sola pasada.

Arquitectura en Profundidad

Representación intermedia de texto a figura estructurada
La clave no es dibujar directamente, sino comprimir texto largo en una representación intermedia computable. El sistema extrae entidades, pasos y dependencias, los mapea a nodos, aristas y etiquetas y los materializa dentro del árbol de objetos del SVG. Así se desacopla la semántica del renderizado: una vez estable la estructura, el layout, la estética y los temas pueden iterarse sin reescribir el significado. En producción, esta representación también se puede cachear y versionar, manteniendo trazabilidad a través de ediciones y herramientas.
Refinado iterativo de layout con salida editable
Un fallo típico es estructura correcta pero ilegible por amontonamiento, o un resultado bonito con lógica que se desplaza. AutoFigure-Edit separa la generación en un bucle repetible: fija un layout inicial y luego corrige alineación, espaciado, cruces y balance visual mediante reglas o feedback. La salida final sigue siendo SVG editable, por lo que cada iteración opera a nivel de objetos y no parchea píxeles. Este diseño encaja en equipos: la automatización construye el esqueleto y las personas rematan comunicación y estética sin romper la estructura.

Guía de Despliegue

1. Clona el repo y crea un entorno virtual de Python

bash
1git clone https://github.com/ResearAI/AutoFigure-Edit.git && cd AutoFigure-Edit && python -m venv .venv

2. Instala dependencias y prepara variables de entorno (por ejemplo, claves API del proveedor de modelos)

bash
1source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt

3. Introduce un método como texto y exporta una figura SVG editable

bash
1python main.py --input ./examples/method.txt --out ./outputs/figure.svg

Casos de Uso

Escenario PrincipalPúblico ObjetivoSoluciónResultado
Generación automática de figuras de métodoInvestigadores y autoresConvertir métodos en diagramas SVG editables y refinar rápidoReducir horas de maquetación a iteraciones cortas
Ilustraciones para whitepapersArquitectos de SoluciónGenerar diagramas de arquitectura desde descripciones y mantener estiloMás consistencia y menos retrabajo
Activos visuales para docenciaProfesores y asistentesConvertir resúmenes de clase en figuras SVG estructuradas reutilizablesActualizaciones más rápidas y control de versiones claro

Limitaciones y Consideraciones

Limitaciones y Consideraciones
  • Para ejecutar el flujo completo normalmente se requieren claves API del proveedor de modelos; la inferencia local sin conexión necesita trabajo extra y recursos.
  • La extracción desde lenguaje natural puede ser ambigua, por lo que en métodos complejos conviene revisar nodos clave y dirección de flechas en la primera pasada.
  • Si el texto no incluye numeración de pasos o pistas de dependencias, la salida depende más de inferencias del modelo y puede volverse estructuralmente inestable.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es el límite entre AutoFigure-Edit y Mermaid?▾
Mermaid es un lenguaje declarativo para diagramas en documentación de ingeniería, ideal para mantener diagramas como código en Markdown y renderizarlos en CI. AutoFigure-Edit está orientado a generar y refinar figuras científicas desde texto largo en lenguaje natural, produciendo capas de objetos SVG editables y automatizando pulido de layout y consistencia. Para diagramas simples, Mermaid encaja mejor; para figuras de método y material de publicación que requiere iteración, AutoFigure-Edit encaja mejor.
¿Salida ráster o vectorial? ¿Se puede editar sin pérdida?▾
La salida se centra en SVG editable, donde texto, formas y flechas son objetos vectoriales y no capas de píxeles. Eso permite refinar sin redibujar y sin acumular borrosidad o aliasing, clave en flujos de publicación.
¿Puedo igualar el estilo visual de una revista o un paper de referencia?▾
El objetivo es separar estructura y estilo para poder estandarizar el estilo cuando la estructura ya está estable. Puedes fijar paletas, tipografías, grosores y espaciados como plantillas reutilizables y mantener un lenguaje visual coherente entre varias figuras.
Ver en GitHub

Métricas del Proyecto

Estrellas796
LenguajePython
LicenciaMIT license
Dificultad de DespliegueMedio

Table of Contents

  1. 01¿Qué es?
  2. 02Problemas vs Innovación
  3. 03Arquitectura en Profundidad
  4. 04Guía de Despliegue
  5. 05Casos de Uso
  6. 06Limitaciones y Consideraciones
  7. 07Preguntas Frecuentes

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