做研究的人都遇過這種困擾：論文裡的圖表要花好幾個小時排版、微調細節，市面上的 AI 生圖工具又常常「整體不錯、局部出錯」，改一個元素就把整張圖搞砸。Crafter 正是針對這個痛點而來，它不是把底層生成模型換得更強，而是在外面包了一層多智能體（multi-agent）協作框架，專門處理「結構化、由離散語意元件組成」的科研圖表。
這個項目分為兩個互補系統。Crafter 負責生成，覆蓋學術圖、海報、資訊圖三種類型，並支援文字生圖、遮罩補完、關鍵元素組合、草圖優化等四種輸入條件，不需要更動架構就能切換。CraftEditor 則把生成的點陣圖轉成「座標精準、可後續編輯」的 SVG 格式，研究者終於可以像在 Illustrator 裡那樣挑出單一元件修改。
為了評估效果，團隊同步釋出 CraftBench——一個 279 筆樣本的基準集，每個樣本都附有人工繪製的參考圖，跨越三種圖表類型與四種輸入條件。在 PaperBanana-Bench 與 CraftBench 上，Crafter 都明顯優於單一生成器與既有的 agentic 基線。CraftEditor 轉出的 SVG 在可編輯性上也勝過所有對照組。
生成部分只要設定 OpenAI 相容端點（例如 OpenRouter）即可跑範例；想啟用 CraftEditor 還需要額外架設一個 SAM3 語意分割伺服器。
重點摘要
- 解決科研圖表「局部錯誤難修、難以再編輯」的問題
- 採用多智能體協作框架，不需更換底層模型即可跨類型、跨輸入條件生成
- 內建 Crafter 生成與 CraftEditor 點陣轉 SVG 兩套流程
- 釋出 CraftBench 評測集，含 279 筆人工標註樣本
- 適合需要大量產出與修改學術插圖的研究者、團隊與會議海報設計者