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解决的问题

研究人员在撰写论文时，常常难以设计出引人注目的Figure 1（主要teaser图），因为他们不了解顶级会议论文的实际样式。本项目收集了六场顶级AI/ML会议（ICLR、ICML、NeurIPS、CVPR、ACL、AAAI）在2023-2026年间的数千张Figure 1图片，使其可搜索、可筛选，作为设计参考。同时提供FigureForge，一个基于浏览器的工具，可为用户自己的论文起草Figure 1，该工具基于这些参考图，而不是生成通用的流程图。

工作原理

图库是一个静态网站（HTML/CSS/JS），数据内联在JavaScript文件中，因此无需后端即可离线运行。每张图片在自动化流程后经过人工审核：会议索引 → PDF下载 → Figure 1裁剪 → 使用启发式规则进行质量评分（去除默认matplotlib图表、纯表格、GUI截图等） → dHash去重 → 人工逐页检查。筛选器允许用户按会议、年份、接受级别（Best/Oral/Spotlight，带颜色徽章）和视觉模式（概念、框架、流程、架构、分类、teaser）排序。全文搜索涵盖标题和作者。

FigureForge完全在浏览器中运行。用户描述他们的论文（粘贴摘要/PDF，或提供一行输入→方法→输出的故事），选择视觉模式，并选择参考图。CLIP + BM25混合搜索按相关性对所有3,452张图片进行排名。在两阶段模式中，视觉模型首先总结所选参考图的常见布局、元素、调色板和层次结构，然后生成SVG（可编辑、文本准确）或位图（出版风格布局）的草稿。用户自带LLM的API密钥；支持许多提供商的模型（OpenAI、DeepSeek、Anthropic等）。CLIP模型和图库索引本地捆绑，因此论文内容和密钥不会离开设备。

适用人群

AI/ML领域的研究人员和学生，希望在提交前设计更好的论文图表。它既可用于灵感（浏览精选的高级别图表），也可用于实际草稿生成（使用FigureForge获得初稿布局）。该项目是开源的，欢迎社区贡献，添加图表、修复标签或扩展到新会议，如CHI、CoRL、RSS。

亮点

• 精选、人工审核的图库，包含来自六场顶级会议（2023-2026）的3,452张Figure 1/teaser图片，每张都链接到源论文。
• 按会议、年份、接受级别（Best/Oral/Spotlight徽章）和视觉模式筛选和搜索；砖石布局带灯箱。
• FigureForge：基于浏览器、无需注册的工具，使用CLIP+BM25检索，使生成的草稿基于真实顶级会议布局，避免通用流程图。
• 两种输出模式：SVG用于可编辑文本，位图用于快速布局检查；支持通过自带密钥使用多种LLM提供商。
• 完全静态且可离线使用；完整的开源流程，可从会议论文集复现图库。
• 清晰的图片政策：教育用途并注明出处，72小时内应要求删除。