論文の概要: DiagrammerGPT: Generating Open-Domain, Open-Platform Diagrams via LLM Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12128v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 16:32:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 02:54:11.655576
• Title: DiagrammerGPT: Generating Open-Domain, Open-Platform Diagrams via LLM Planning
• Title（参考訳）: DiagrammerGPT: LLMプランニングによるオープンドメイン・オープンプラットフォームダイアグラムの生成
• Authors: Abhay Zala, Han Lin, Jaemin Cho, Mohit Bansal,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ(T2I)世代はここ数年で著しい成長を遂げている。 それにもかかわらず、T2Iモデルでダイアグラムを生成する作業はほとんど行われていない。 本稿では,新しい2段階のテキスト・ツー・ダイアグラム生成フレームワークであるDiagrammerGPTを紹介する。 我々のフレームワークは、既存のT2Iモデルを上回る精度で、より正確なダイアグラムを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.51232333352754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) generation has seen significant growth over the past few years. Despite this, there has been little work on generating diagrams with T2I models. A diagram is a symbolic/schematic representation that explains information using structurally rich and spatially complex visualizations (e.g., a dense combination of related objects, text labels, directional arrows/lines, etc.). Existing state-of-the-art T2I models often fail at diagram generation because they lack fine-grained object layout control when many objects are densely connected via complex relations such as arrows/lines, and also often fail to render comprehensible text labels. To address this gap, we present DiagrammerGPT, a novel two-stage text-to-diagram generation framework leveraging the layout guidance capabilities of LLMs to generate more accurate diagrams. In the first stage, we use LLMs to generate and iteratively refine 'diagram plans' (in a planner-auditor feedback loop). In the second stage, we use a diagram generator, DiagramGLIGEN, and a text label rendering module to generate diagrams (with clear text labels) following the diagram plans. To benchmark the text-to-diagram generation task, we introduce AI2D-Caption, a densely annotated diagram dataset built on top of the AI2D dataset. We show that our DiagrammerGPT framework produces more accurate diagrams, outperforming existing T2I models. We also provide comprehensive analysis, including open-domain diagram generation, multi-platform vector graphic diagram generation, human-in-the-loop editing, and multimodal planner/auditor LLMs.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)世代はここ数年で著しい成長を遂げている。 それにもかかわらず、T2Iモデルでダイアグラムを生成する作業はほとんど行われていない。 図は、構造的に豊かで空間的に複雑な視覚化(例えば、関連するオブジェクト、テキストラベル、方向矢印や線などの密結合)を使って情報を説明する記号的・スキーマ的表現である。 既存の最先端のT2Iモデルは、多くのオブジェクトが矢印や線のような複雑な関係によって密結合されているときに、細粒度のオブジェクトレイアウト制御が欠けているため、図生成時に失敗することが多い。 このギャップに対処するため、LLMのレイアウト誘導機能を活用してより正確な図を生成する新しい2段階のテキスト-ダイアグラム生成フレームワークであるDiagrammerGPTを提案する。 最初の段階では、LLMを使って'ダイアグラムプラン'を生成し、反復的に洗練する(プランナー・オーディタフィードバックループで)。 第2段階ではダイアグラム生成器,ダイアグラムGLIGEN,およびテキストラベルレンダリングモジュールを使用して,ダイアグラム計画に従ってダイアグラムを生成する(明確なテキストラベルを持つ)。 テキストからダイアグラムを生成するタスクをベンチマークするために,AI2Dデータセット上に構築された高密度アノテーション付きダイアグラムデータセットであるAI2D-Captionを導入する。 我々のDiagrammerGPTフレームワークは、既存のT2Iモデルよりも正確なダイアグラムを生成する。 また、オープンドメイン図生成、マルチプラットフォームベクタグラフィック図生成、ヒューマン・イン・ザ・ループ編集、マルチモーダルプランナー/オーディタLLMなど、包括的な分析も提供する。

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