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電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT(ダイアグラマーGPT)』が登場しました。
多数の関係性を整理し、綺麗なレイアウトで、正しい情報を持つ図とキャプションを自動で生成することが可能とのこと。
ノースカロライナ大学の研究者らによる開発です。
@ Abhay Zala et al., “DiagrammerGPT: Generating Open-Domain, Open-Platform Diagrams via LLM Planning”

テキストからイメージを生成する(T2I)モデルは進化していますが、図表(ダイアグラム)の生成に適したモデルは殆どありません。
現存するT2Iモデルは、多くのオブジェクトが密接に関連する場合に、オブジェクトのレイアウトを調整する能力が不足しているとも言われています。
そこで研究者らはLLMを使用して、レイアウトが整った図表の生成と調整を実現する『DiagrammerGPT(ダイアグラマーGPT)』を開発しました。
※本稿は論文の簡単な紹介記事です。
『DiagrammerGPT』のフレームワーク
フレームワークは以下のとおりです。
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LLMにナレッジグラフ(知識グラフ)を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting(GNP)』
「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか?」に対するOpenAIの論文が発表されました。


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