Chart2SVG：从光栅图表图像生成可编辑的 SVG

我们推出了 Chart2SVG，这是一种多模式 大语言模型，它将静态栅格图表转换为结构组织良好、语义丰富、支持编程编辑的 SVG。通过将图表特定的语义标记合并到视觉语言模型中，Chart2SVG 捕获了几何基元及其功能角色。为了支持稳健的结构恢复，我们引入了 Beagle+，这是一个包含 33K 规范化和结构提炼图表样本的数据集。我们的方法将专门的训练目标与渲染感知 后训练 阶段相结合，生成视觉准确且结构一致的 SVG。为了促进更高级别的操作，我们构建了一个图表结构图（CSG），它公开了视觉依赖关系，从而支持交互式探索、图表重新调整用途和布局重用等任务。实验表明，Chart2SVG 在重建保真度和下游编辑实用性方面远远优于基线，推动了智能和交互式可视化工具的开发。