TL;DR
- 4개 커밋 연속 작업(4:13–4:34 UTC): matplotlib 재설계 → image-guided 에디토리얼 디자인 적용 → GPT-image-2 렌더링으로 최종 교체 → crop 제거(전체 이미지 노출)
- 방향 전환: 8/27 카드에서 확립한 "실제 데이터 기반 matplotlib" 원칙을 stats·protocol 2개 figure에서는 하루 만에 되돌림
- AI use statement 갱신: "GPT-image-2가 저자 지정 데이터/프로토콜 구조/벤치마크 프레임으로부터 stats·protocol figure를 렌더링"으로 명시
1.9MB / 2.0MB
protocol/stats GPT-image PNG
1 배경 / 목적
8/27 재설계(figure_pipeline_redesign 카드)로 teaser·protocol·task-overview·stats 4개 핵심 figure를 GPT-image 생성 이미지에서 실제 벤치마크 프레임 기반 matplotlib(figure_common.py 공유 모듈)으로 전환했다. 그런데 8/28 세션에서 stats·protocol 2개 figure의 시각 완성도를 높이기 위해 GPT-image-2 참고 렌더링을 다시 도입했다.
배경 판단(추정): matplotlib으로 재현성은 확보했으나 편집 디자인 품질(타이포그래피, 레이아웃 밀도)이 GPT-image 결과물에 못 미친다고 판단해 절충안을 시도한 것으로 보임 — 최종적으로는 절충이 아니라 완전 교체로 귀결.
2 작업 내용
1) f05970a "Redesign benchmark statistics and evaluation protocol figures" (04:13 UTC)
make_stats_fig.py/make_protocol_fig.py 재설계 — stats.pdf 32.9→28.3KB, protocol.pdf 71.6→56.6KB
2) 4f98839 "Apply image-guided editorial design to evaluation figures" (04:23 UTC)
GPT-image 참고 이미지의 스타일(serif 헤더, 얇은 구분선, 색상 라벨 텍스트)을
matplotlib 스크립트에 반영 — protocol.pdf 56.6→66.5KB, stats.pdf 28.3→32.7KB
3) 74c2a3e "Use GPT-image renderings for evaluation figures" (04:32 UTC)
matplotlib pdf를 버리고 GPT-image-2가 직접 렌더링한
protocol_gpt_image_v1.png(1.89MB) / stats_gpt_image_v1.png(1.96MB)로 두 figure 교체
iclr2027_conference.tex, sections/benchmark.tex의 \includegraphics 대상 변경
AI use statement 갱신: "Routine 카드 + stats·protocol figure는 GPT-image-2가
저자 지정 데이터/구조/벤치마크 프레임으로 렌더링, teaser·task-overview 나머지
패널은 실제 실행 프레임"
4) 81b680c "Show full GPT-image protocol figure" (04:34 UTC)
protocol 이미지의 crop(trim 0 170 0 20) 제거, 전체 이미지 노출
3 결과 (수치)
| Figure | 8/27 상태 | 8/28 상태 |
|---|
| protocol (Fig.2) | matplotlib, 공유 모듈, 56.6KB pdf | GPT-image-2 PNG(1.89MB), crop 없음 |
| stats (Fig.4) | matplotlib, 공유 모듈, 28.3KB pdf | GPT-image-2 PNG(1.96MB), crop 적용 |
서사 역전: 8/27 카드는 "AI 생성 의존 요소는 task-overview의 Routine 카드 1개뿐(4개 중 1개)"이라고 결과를 냈는데, 8/28 변경으로 stats·protocol까지 GPT-image 기반이 되어 4개 핵심 figure 중 3개(Routine·stats·protocol)가 AI 생성 이미지로 재증가.
재현성 손실: stats.pdf/protocol.pdf는 make_all_figures.sh 한 번 실행으로 데이터 갱신에 맞춰 자동 재생성됐으나, GPT-image PNG는 고정 산출물이라 데이터가 바뀌면(예: e987b40f 델타 확정) 수동으로 다시 GPT-image를 생성해야 함.
4 Takeaway
의미
벤치마크 통계·평가 프로토콜처럼 논문의 핵심 근거를 담는 figure에서 시각 완성도와 데이터 재현성이 트레이드오프 관계에 놓였다. 이번 선택은 완성도 쪽으로 기울었는데, AI use statement에 "author-specified data"를 명시했더라도 리뷰 단계에서 "왜 핵심 통계 그림이 생성 이미지인가"라는 질문을 받을 가능성이 남는다.
5 Next Steps
미해결 한계
e987b40f(589행) 델타 확정으로 벤치마크 통계 수치가 바뀌면 stats_gpt_image_v1.png를 수동으로 재생성해야 함 — make_stats_fig.py가 더 이상 최종 산출물 경로가 아니라서 자동화 파이프라인이 끊긴 상태.
다음 작업
제출 전 리뷰어 시각에서 매체 선택(matplotlib vs GPT-image) 재검토 필요 — 통계 수치가 최종 확정되면 stats figure만이라도 matplotlib으로 되돌릴지 결정. protocol figure는 시각적 설명이 목적이라 GPT-image 유지가 합리적일 수 있음.