提示詞描述

此圖示範將圖表圖像逆向工程為 TikZ 程式碼的自動化流程。此系統的核心邏輯可分為以下四個主要階段：1. 輸入與全局規劃階段：輸入：原始圖表圖像（例如折線圖、長條圖等）。全局處理：全局規劃器：接收圖像輸入並提取全局元數據。輸出：生成包含圖表全局參數的 JSON 格式數據（例如，“X 軸比例”：1.5，“Y 軸比例”：0.5 等）。2. 並行特徵提取階段：圖像同時輸入到四個並行的深度學習/識別模型中，每個模型負責提取不同的圖表組件信息並生成相應的 TikZ 程式碼片段：圖表基本配置識別模型：識別圖表的基本結構並生成 Tikz 1 程式碼。軸線解析模型：解析 X/Y 軸的比例、標籤等，並生成 Tikz 2 程式碼。數據可視化識別模型：識別特定的數據點、線條或長條，並生成 Tikz 3 程式碼。圖例識別模型：識別圖例的內容和樣式並生成 Tikz 4 程式碼。3. 程式碼合成階段：填入：整合以上兩個階段產生的數據：全局規劃器產生的 JSON 數據。四個模型產生的 TikZ 程式碼片段 (1-4)。模板應用：將這些數據填入預設的 LaTeX 模板中。輸出：生成完整的 TikZ 程式碼。4. 編譯與驗證迴圈：這是系統中確保程式碼可執行性的關鍵閉環：Latex 編譯器：嘗試編譯生成的完整程式碼。成功：直接輸出最終圖表，流程結束。失敗：觸發錯誤處理機制。檢查代理：接收編譯失敗信息。分析錯誤並嘗試修復程式碼。生成新的 TikZ 程式碼。迴圈：將新程式碼發送回 Latex 編譯器進行編譯，直到成功。