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해결하는 문제

연구자들은 논문을 작성할 때, 주요 컨퍼런스 논문이 실제로 어떤 모습인지에 대한 감각이 부족하여 매력적인 Figure 1(메인 티저 그림)을 디자인하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이 프로젝트는 ICLR, ICML, NeurIPS, CVPR, ACL, AAAI의 6개 주요 AI/ML 컨퍼런스(2023-2026)에서 수천 개의 Figure 1 이미지를 수집하여 디자인 참고 자료로 검색 및 필터링할 수 있게 합니다. 또한 브라우저 기반 도구인 FigureForge를 제공하여, 일반적인 순서도 대신 이러한 참조 그림에 기반하여 사용자 자신의 논문에 대한 Figure 1을 초안 작성합니다.

작동 방식

갤러리는 정적 웹사이트(HTML/CSS/JS)이며 데이터는 JavaScript 파일에 인라인되어 있어 백엔드 없이 오프라인에서도 작동합니다. 각 그림은 자동 파이프라인(컨퍼런스 인덱스 → PDF 다운로드 → Figure 1 크롭 → 휴리스틱 규칙을 사용한 품질 점수(기본 matplotlib 차트, 일반 표, GUI 스크린샷 등 제거) → dHash 중복 제거 → 사람이 페이지별로 확인) 후 수동으로 검토됩니다. 필터를 사용하면 학회, 연도, 수용 등급(Best/Oral/Spotlight, 색상 배지 포함) 및 시각적 패턴(개념, 프레임워크, 파이프라인, 아키텍처, 분류, 티저)별로 정렬할 수 있습니다. 전체 텍스트 검색은 제목과 저자를 다룹니다.

FigureForge는 완전히 브라우저에서 실행됩니다. 사용자는 논문을 설명하고(초록/PDF 붙여넣기 또는 한 줄의 입력→방법→출력 스토리 제공), 시각적 패턴을 선택하고, 참조 그림을 선택합니다. CLIP + BM25 하이브리드 검색은 모든 3,452개 그림을 관련성 순으로 순위를 매깁니다. 2단계 모드에서는 먼저 비전 모델이 선택한 참조 그림의 공통 레이아웃, 요소, 팔레트 및 계층 구조를 요약한 다음 SVG(편집 가능, 정확한 텍스트) 또는 비트맵(출판 스타일 레이아웃)으로 초안을 생성합니다. 사용자는 LLM용 API 키를 직접 가져옵니다. OpenAI, DeepSeek, Anthropic 등 많은 제공업체의 모델이 지원됩니다. CLIP 모델과 갤러리 인덱스는 로컬에 번들로 제공되므로 논문 내용과 키가 장치를 떠나지 않습니다.

대상 사용자

제출 전에 더 나은 논문 그림을 디자인하려는 AI/ML 분야의 연구자와 학생. 영감(선별된 고급 그림 탐색)과 실용적인 초안 생성(FigureForge를 사용하여 초안 레이아웃 얻기) 모두에 유용합니다. 이 프로젝트는 오픈 소스이며, 그림 추가, 라벨 수정, CHI, CoRL, RSS와 같은 새로운 학회로 확장하는 커뮤니티 기여를 환영합니다.

주요 특징

• 6개 주요 컨퍼런스(2023-2026)의 3,452개 Figure 1/티저 이미지를 선별하고 수동 검토한 갤러리. 각 이미지는 원본 논문에 연결됩니다.
• 학회, 연도, 수용 등급(Best/Oral/Spotlight 배지) 및 시각적 패턴별 필터링 및 검색; 벽돌 레이아웃과 라이트박스 제공.
• FigureForge: 브라우저 기반, 가입 불필요 도구로, CLIP+BM25 검색을 사용하여 생성된 초안을 실제 주요 컨퍼런스 레이아웃에 기반하여 일반적인 순서도를 피합니다.
• 두 가지 출력 모드: 편집 가능한 텍스트용 SVG와 빠른 레이아웃 확인용 비트맵; BYOK를 통해 다양한 LLM 제공업체 지원.
• 완전히 정적이며 오프라인 사용 가능; 컨퍼런스 회의록에서 갤러리를 재현하기 위한 완전한 오픈 소스 파이프라인.
• 명확한 이미지 정책: 출처 표시와 함께 교육적 사용, 요청 시 72시간 내 삭제.