搞科研的Bi u们都知道，写得好不如图画的好，最终的图片的质量会给审稿人的观感带来很大的影响。我们开题汇报/毕业汇报等等场景，都是要求我们需要画好图，讲好故事。所以，一张好图就奠定了一个好故事的根基。
三个痛点问题:
1. 科研论文图方法论写完了，但是核心技术路线图无思路，不知道如何排版。
2. 毕业汇报，组会汇报，学术会议汇报等ppt制作无思路，不会内容编排与单页设计。
3. 传统image模型生成出来的风格不统一，具有随机性，内容丰富度忽高忽低。
项目核心功能：
解决以上三个痛点问题
1. 给出论文材料和约束规范，选中提供的template，风格约束，完成与顶会论文同样风格设计，内容排版相同的个人论文技术路线图
2. 给出制作ppt借鉴的材料和单页模板，设定页数，自动识别母版设计组件，强风格一致，自动化制作高质量成品ppt
3. 设置三种类型的model共同协作，design，implement，search。从设计编排到网络现实素材搜索到制图一条龙生成高质量图片。
模型配置介绍
1. design model ：规划模型（需要支持多模态输入），负责对用户上传的资料/图片进行深度理解，编排目标成功图片的内容与布局，生成最终的制图描述。强风格一致性约束来自于template底图。支持OAI/Anthrophic协议。
2. implement model : 制图模型，负责接收design model的输出内容，制作最终的效果图。上游模型，自行搜索生图公益站，只要支持api调用。
3. search model ：搜索模型，负责抽取出用户输入资料/图片中的实物素材，如硬件实物（雷达，相机，无人机等），软件产品（claude code,codex, pi）等。复用现实网络素材图片，辅助design model进行规划，抑制图像编造，并丰富图像展示效果。可配置grok seach model，服务可参考grok2api项目，配置grok-search。
这一点是我在实际使用体验当中总结出来的，直接与制图模型交互，如gpt-image-2，nano-banana-2 等，得到的图片内容丰富度不一，且容易出现与现实不符的图像素材。
使用方式
开箱即用，轻量化桌面端应用程序/本地端口部署webui
项目链接：
https://github.com/dream-rec/dreampaper
姊妹项目链接：
https://github.com/dream-rec/dreamcode
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因为效果案例图是4k的，比较大，我就不上传到这里了，可以移步仓库主页进行预览。