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Eine Organisationsstruktur wurde analysiert, und entsprechende Detektionsmodelle wurden aus verschiedenen modalen Kombinationsperspektiven entworfen und implementiert, wobei textuelle Inhalte, Ausbreitungsstrukturen und Bildinformationen integriert wurden.

AI & Systeme

Prompt-Beschreibung

Eine Organisationsstruktur wurde analysiert, und entsprechende Detektionsmodelle wurden aus verschiedenen modalen Kombinationsperspektiven entworfen und implementiert, wobei textuelle Inhalte, Ausbreitungsstrukturen und Bildinformationen integriert wurden.

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$Automatisierte Pipeline zur Rückentwicklung von Diagrammbildern in TikZ-Code. Die Kernlogik dieses Systems lässt sich in die folgenden vier Hauptphasen unterteilen: 1. Globale Planung und Eingabephase: - Eingabe: Originale Diagrammbilder (z.B. Liniendiagramme, Balkendiagramme, etc.). - Globale Verarbeitung: - Globaler Planer: Empfängt Bildeingaben und extrahiert globale Metadaten. - Ausgabe: Generiert Daten im JSON-Format, die die globalen Parameter des Diagramms enthalten (z.B. 'X-Skala': 1.5, 'Y-Skala': 0.5 Skaleninformationen). - Beispielausgabe (JSON): ```json { 'x_scale': '1.3cm', 'y_scale': '0.5cm', 'y_min': 0, 'y_max': 10, 'x_min': 0, 'x_max': 6, 'colors': {'mplBlue': '31,119,180', 'gridGray': '220,220,220'}, 'chart_type': 'bar_chart' } ``` 2. Parallele Merkmalsextraktionsphase: - Das Bild und die globalen Metadaten werden gleichzeitig in vier parallele Deep-Learning-/Erkennungsmodelle eingegeben, die jeweils für die Extraktion verschiedener Diagrammkomponenteninformationen und die Generierung entsprechender TikZ-Code-Snippets verantwortlich sind: 1. Erkennungsmodell für die grundlegende Diagrammkonfiguration: Identifiziert die grundlegende Struktur des Diagramms und generiert TikZ-Code 1. 2. Koordinatenachsen-Analysemodell: Analysiert die Skalen, Beschriftungen usw. der X/Y-Achsen und generiert TikZ-Code 2. 3. Datenvisualisierungs-Erkennungsmodell: Identifiziert spezifische Datenpunkte, Linien oder Balken und generiert TikZ-Code 3. 4. Legenden-Erkennungsmodell: Identifiziert den Inhalt und Stil der Legende und generiert TikZ-Code 4. 3. Codesynthesephase: - Ausfüllen: Integriert die in den obigen zwei Phasen erzeugten Daten. - JSON-Daten, die vom Globalen Planer erzeugt wurden. - TikZ-Code-Snippets (1-4), die von den vier Modellen erzeugt wurden. - Vorlagenanwendung: Diese Daten werden in eine voreingestellte LaTeX-Vorlage eingefügt. - Ausgabe: Generiert einen vollständigen TikZ-Code. 4. Kompilierungs- & Validierungsschleife: - Dies ist eine entscheidende geschlossene Schleife im System, um die Ausführbarkeit des Codes sicherzustellen. - Latex$

Automatisierte Pipeline zur Rückentwicklung von Diagrammbild...

Diese Abbildung veranschaulicht eine automatisierte Pipeline für das Reverse Engineering von Diagrammbildern in TikZ-Code. Die Kernlogik dieses Systems lässt sich in die folgenden vier Hauptphasen unterteilen: 1. Eingabe- & Globale Planungsphase: Eingabe: Originale Diagrammbilder (wie Liniendiagramme, Balkendiagramme usw.). Globale Verarbeitung: Globaler Planer: Empfängt Bildeingaben und extrahiert globale Metadaten. Ausgabe: Generiert JSON-formatierte Daten, die die globalen Parameter des Diagramms enthalten (z. B. 'X-Skala': 1.5, 'Y-Skala': 0.5 usw.). 2. Parallele Merkmalsextraktionsphase: Das Bild wird gleichzeitig in vier parallele Deep-Learning-/Erkennungsmodelle eingegeben, die jeweils für die Extraktion verschiedener Diagrammkomponenteninformationen und die Generierung entsprechender TikZ-Code-Snippets verantwortlich sind: Diagramm-Basiskonfigurations-Erkennungsmodell: Identifiziert die grundlegende Struktur des Diagramms und generiert Tikz 1-Code. Achsen-Parsing-Modell: Parsed die Skalen, Beschriftungen usw. der X/Y-Achsen und generiert Tikz 2-Code. Datenvisualisierungs-Erkennungsmodell: Identifiziert spezifische Datenpunkte, Linien oder Balken und generiert Tikz 3-Code. Legenden-Erkennungsmodell: Identifiziert den Inhalt und Stil der Legende und generiert Tikz 4-Code. 3. Code-Synthese-Phase: Ausfüllen: Integriert die in den obigen zwei Phasen erzeugten Daten: JSON-Daten, die vom Globalen Planer erzeugt wurden. TikZ-Code-Snippets (1-4), die von den vier Modellen erzeugt wurden. Vorlagenanwendung: Diese Daten werden in eine voreingestellte LaTeX-Vorlage eingefügt. Ausgabe: Generiert vollständigen TikZ-Code. 4. Kompilierungs- & Validierungsschleife: Dies ist eine entscheidende geschlossene Schleife im System, um die Ausführbarkeit des Codes sicherzustellen: Latex-Compiler: Versucht, den generierten vollständigen Code zu kompilieren. Erfolg: Gibt direkt das endgültige Diagramm aus, und der Prozess endet. Fehler: Löst einen Fehlerbehandlungsmechanismus aus. Check-Agent: Empfängt Informationen über Kompilierungsfehler. Analysiert den Fehler und versucht, den Code zu korrigieren. Generiert neuen TikZ-Code. Schleife: Sendet den neuen Code zur Kompilierung zurück an den Latex-Compiler, bis er erfolgreich ist.

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