論文の概要: DeTikZify: Synthesizing Graphics Programs for Scientific Figures and Sketches with TikZ

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15306v3
• Date: Wed, 06 Nov 2024 09:49:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:34.434028
• Title: DeTikZify: Synthesizing Graphics Programs for Scientific Figures and Sketches with TikZ
• Title（参考訳）: DeTikZify:TikZによる科学図とスケッチのためのグラフィックプログラムの合成
• Authors: Jonas Belouadi, Simone Paolo Ponzetto, Steffen Eger,
• Abstract要約: DeTikZifyは、科学的な人物をセマンティクスを保存するTikZグラフィックスプログラムとして自動的に合成する新しい言語モデルである。 DaTikZv2、SketchFig、MetaFigの3つの新しいデータセットを作成します。 私たちはMetaFigとDaTikZv2でDeTikZifyをトレーニングし、SketchFigから学んだ合成スケッチをトレーニングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.12690388609568
• License:
• Abstract: Creating high-quality scientific figures can be time-consuming and challenging, even though sketching ideas on paper is relatively easy. Furthermore, recreating existing figures that are not stored in formats preserving semantic information is equally complex. To tackle this problem, we introduce DeTikZify, a novel multimodal language model that automatically synthesizes scientific figures as semantics-preserving TikZ graphics programs based on sketches and existing figures. To achieve this, we create three new datasets: DaTikZv2, the largest TikZ dataset to date, containing over 360k human-created TikZ graphics; SketchFig, a dataset that pairs hand-drawn sketches with their corresponding scientific figures; and MetaFig, a collection of diverse scientific figures and associated metadata. We train DeTikZify on MetaFig and DaTikZv2, along with synthetically generated sketches learned from SketchFig. We also introduce an MCTS-based inference algorithm that enables DeTikZify to iteratively refine its outputs without the need for additional training. Through both automatic and human evaluation, we demonstrate that DeTikZify outperforms commercial Claude 3 and GPT-4V in synthesizing TikZ programs, with the MCTS algorithm effectively boosting its performance. We make our code, models, and datasets publicly available.
• Abstract（参考訳）: 紙にアイデアをスケッチするのは比較的簡単だが、高品質の科学的人物を作るのは時間と手間がかかり難い。 さらに、意味情報を保存しているフォーマットに格納されていない既存のフィギュアを再現することは、同様に複雑である。 この問題を解決するために,スケッチや既存図形に基づくTikZグラフィクスプログラムとして科学図形を自動的に合成する,新しいマルチモーダル言語モデルDeTikZifyを導入する。 これを実現するために、これまでで最大のTikZデータセットであるDaTikZv2と、360k以上の人間が作成したTikZグラフィックスを含むSketchFig、手書きのスケッチと対応する科学図とを組み合わせたデータセットであるSketchFig、さまざまな科学図と関連するメタデータのコレクションであるMetaFigの3つの新しいデータセットを作成しました。 私たちはMetaFigとDaTikZv2でDeTikZifyをトレーニングし、SketchFigから学んだ合成スケッチをトレーニングします。 また、MCTSベースの推論アルゴリズムを導入し、DeTikZifyが追加のトレーニングを必要とせずに出力を反復的に洗練できるようにする。 DeTikZifyは,TikZプログラムの合成において商業的Claude 3とGPT-4Vよりも優れた性能を示し,MCTSアルゴリズムによりその性能を効果的に向上させる。 コード、モデル、データセットを公開しています。

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