FigMirror：定位、编码、绘制

将科学数据转换为可执行代码已引起越来越多的关注，但现有方法主要集中于复制参考数据本身。更实用的设置是绘制新数据，同时保留参考图的视觉风格（例如，配色方案和版式）。先前的方法通过像素级优化来模仿参考，并且很难将其风格应用于新数据。我们表明，这项任务的关键在于现代计算机使用模型中存在的坐标基础和编码能力。我们提出FigMirror，一个代理框架，通过定位测量来解锁这些功能，它通过坐标定位视觉元素并通过可执行代码测量它们的属性。我们进一步介绍 PlotTwin-Bench，这是一个专家策划的基准测试，具有细粒度代码和图像级风格指标。实验表明，FigMirror 在参考条件风格迁移方面始终优于现有方法。本文中的所有图均由 FigMirror 生成，除了使用其他方法生成的图进行比较。我们的代码和数据可在以下网址获取：https://github.com/VILA-Lab/FigMirror。