論文の概要: MagicGeo: Training-Free Text-Guided Geometric Diagram Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13855v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 16:20:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:45.555075
• Title: MagicGeo: Training-Free Text-Guided Geometric Diagram Generation
• Title（参考訳）: MagicGeo: トレーニング不要のテキストガイド付き幾何学図生成
• Authors: Junxiao Wang, Ting Zhang, Heng Yu, Jingdong Wang, Hua Huang,
• Abstract要約: 本稿では,テキスト記述から幾何学図を生成するためのトレーニングフリーフレームワークMagicGeoを提案する。 MagicGeoは、ダイアグラム生成プロセスを座標最適化問題として定式化し、形式言語ソルバによる幾何的正しさを確保し、座標認識生成を使用する。 220の幾何学的図式記述のベンチマークデータセットであるMagicGeoBenchを導入し、MagicGeoが定性評価と定量的評価の両方で現在の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.30134393001854
• License:
• Abstract: Geometric diagrams are critical in conveying mathematical and scientific concepts, yet traditional diagram generation methods are often manual and resource-intensive. While text-to-image generation has made strides in photorealistic imagery, creating accurate geometric diagrams remains a challenge due to the need for precise spatial relationships and the scarcity of geometry-specific datasets. This paper presents MagicGeo, a training-free framework for generating geometric diagrams from textual descriptions. MagicGeo formulates the diagram generation process as a coordinate optimization problem, ensuring geometric correctness through a formal language solver, and then employs coordinate-aware generation. The framework leverages the strong language translation capability of large language models, while formal mathematical solving ensures geometric correctness. We further introduce MagicGeoBench, a benchmark dataset of 220 geometric diagram descriptions, and demonstrate that MagicGeo outperforms current methods in both qualitative and quantitative evaluations. This work provides a scalable, accurate solution for automated diagram generation, with significant implications for educational and academic applications.
• Abstract（参考訳）: 幾何学図は数学的、科学的な概念を伝達するのに重要であるが、伝統的な図生成法はしばしば手動と資源集約である。 テキスト・ツー・イメージ生成は、フォトリアリスティックな画像に進歩をもたらしたが、正確な空間関係と幾何学固有のデータセットの不足のため、正確な幾何学図を作成することは依然として困難である。 本稿では,テキスト記述から幾何学図を生成するためのトレーニングフリーフレームワークMagicGeoを提案する。 MagicGeoは、ダイアグラム生成プロセスを座標最適化問題として定式化し、形式言語ソルバによる幾何的正しさを保証し、座標認識生成を使用する。 このフレームワークは、大きな言語モデルの強い言語翻訳能力を活用し、形式的な数学的解決は幾何学的正確性を保証する。 さらに、220の幾何図式記述のベンチマークデータセットであるMagicGeoBenchを導入し、MagicGeoが定性評価と定量的評価の両方で現在の手法より優れていることを示す。 この作業は、自動化ダイアグラム生成のためのスケーラブルで正確なソリューションを提供する。

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