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ML Visuals：机器学习可视化模板开源指南

【免费下载链接】ml-visuals🎨 ML Visuals contains figures and templates which you can reuse and customize to improve your scientific writing.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-visuals

ML Visuals 是由 dair.ai 社区维护的开源机器学习可视化资源库，收录了 100 多张可直接复用和改图的专业图表。它解决的痛点很具体：写论文、做课件、发技术博客时，需要画神经网络结构图、算法流程图，但多数人并不熟悉专业绘图工具。这里的所有素材都基于 Google Slides 维护，不需要申请许可即可使用，改完导出就能直接放进你的文档里。

它能帮你做什么

• 100+ 现成图表直接取用：覆盖多层感知机、CNN、RNN、LSTM、注意力机制、Transformer 等常见模型结构，按主题组织在模板中，找到就能用。
• 免费使用，只需署名：所有素材均为社区贡献，使用无需申请授权；作者信息写在每页幻灯片的备注里，引用时注明即可。
• 多格式导出：在 Google Slides 中通过File → Download即可导出 PNG、PDF、SVG 等格式，矢量格式放大不失真，适配论文排版和大屏展示。
• 自定义门槛低：可以创建自己的副本随意修改配色、标注和布局，也可以复用现成的基础组件（Softmax、卷积、求和节点等）拼装出新的图。

快速开始：3 步上手

1. 克隆仓库，把模板拉到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-visuals

2. 打开仓库中维护的 Google Slides 模板，浏览各版本中已收录的图表，找到与你主题匹配的一页。

3. 直接用File → Download导出所需格式；如果需要修改，先创建副本（或申请编辑权限），改完再导出。

适合谁、用在哪

• 论文与学术汇报：研究生和博士生把标准化结构图插入论文或会议 PPT，比临时手绘更规范。已有硕士/博士课题与 arXiv 论文（如 arXiv:2010.05113）在用这套图表。
• 课程教学：老师把反向传播、注意力机制等抽象概念配上图解，并可根据教学深度调整参数标注，同一张图能覆盖不同层次的课堂。
• 技术博客与分享：作者在博客文章中引用图表说明模型原理，只需按备注信息为设计者署名，避免自己从零画图。

参与项目

• 仓库的 issue 列表中标记了good first issue，适合新手从标注任务、补充图表描述这类小事入手。
• 想新增某张模型结构图、或对现有图表有修改建议，直接开一个 issue 描述需求即可，社区成员会协助制作。
• 也可以加入项目的 Discord 社区参与日常讨论，获取使用技巧与模板更新动态。

如果你正准备写下一篇论文、课件或博客，不妨先翻一翻 ML Visuals 的模板库，找到匹配的那张图，再决定要不要动手改。

【免费下载链接】ml-visuals🎨 ML Visuals contains figures and templates which you can reuse and customize to improve your scientific writing.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-visuals