論文の概要: FigGen: Text to Scientific Figure Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00800v3
• Date: Sun, 17 Dec 2023 08:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 20:42:16.128587
• Title: FigGen: Text to Scientific Figure Generation
• Title（参考訳）: figgen: テキストから科学的な図形生成
• Authors: Juan A Rodriguez, David Vazquez, Issam Laradji, Marco Pedersoli, Pau Rodriguez
• Abstract要約: 本稿では,テキスト記述から論文の科学的数値を生成するテキスト・ツー・フィギュア生成の問題を紹介する。 本稿では,テキスト・ツー・フィギュアの拡散に基づくアプローチであるFigGenについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.091505857494681
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The generative modeling landscape has experienced tremendous growth in recent years, particularly in generating natural images and art. Recent techniques have shown impressive potential in creating complex visual compositions while delivering impressive realism and quality. However, state-of-the-art methods have been focusing on the narrow domain of natural images, while other distributions remain unexplored. In this paper, we introduce the problem of text-to-figure generation, that is creating scientific figures of papers from text descriptions. We present FigGen, a diffusion-based approach for text-to-figure as well as the main challenges of the proposed task. Code and models are available at https://github.com/joanrod/figure-diffusion
• Abstract（参考訳）: 生成的モデリングのランドスケープは近年、特に自然画像や芸術の創造において、大きな成長を遂げている。 最近の技術は、印象的なリアリズムと品質を提供しながら、複雑な視覚的構成を作成する素晴らしい可能性を示している。 しかし、最先端の手法は自然画像の狭い領域に焦点を当てているが、他の分布は未探索のままである。 本稿では,テキスト記述から論文の科学的図形を作成するテキストから図形への生成の問題を紹介する。 本稿では,テキストから図形への拡散に基づくアプローチであるfiggenについて述べる。 コードとモデルはhttps://github.com/joanrod/graphic-diffusionで入手できる。

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