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计算机科学 > 图形学

arXiv:2601.05162v1 (cs)
[提交于 2026年1月8日 ]

标题: GenAI-DrawIO-创建者:自动化图表生成的框架

标题: GenAI-DrawIO-Creator: A Framework for Automated Diagram Generation

Authors:Jinze Yu, Dayuan Jiang
摘要: 图示对于传达复杂信息至关重要,但创建和修改它们仍然是一个劳动密集型任务。 我们提出了GenAI-DrawIO-Creator,这是一种新颖的框架,利用大型语言模型(LLMs)来自动化draw.io使用的结构化XML格式中的图示生成和操作。 我们的系统集成了Claude 3.7,以对结构化视觉数据进行推理并生成有效的图示表示。 主要贡献包括一个支持实时图示更新的高层系统设计,以及专门的提示工程和错误检查,以确保生成良好的XML输出。 我们展示了一个能够从自然语言或代码生成准确图示(如网络架构和流程图)的工作原型,甚至可以从图像中复制图示。 模拟评估显示,我们的方法显著减少了图示创建时间,并产生了具有高结构保真度的输出。 我们的结果突显了Claude 3.7在处理结构化视觉推理任务方面的潜力,并为未来在AI辅助图示应用方面的研究奠定了基础。
摘要: Diagrams are crucial for communicating complex information, yet creating and modifying them remains a labor-intensive task. We present GenAI-DrawIO-Creator, a novel framework that leverages Large Language Models (LLMs) to automate diagram generation and manipulation in the structured XML format used by draw.io. Our system integrates Claude 3.7 to reason about structured visual data and produce valid diagram representations. Key contributions include a high-level system design enabling real-time diagram updates, specialized prompt engineering and error-checking to ensure well-formed XML outputs. We demonstrate a working prototype capable of generating accurate diagrams (such as network architectures and flowcharts) from natural language or code, and even replicating diagrams from images. Simulated evaluations show that our approach significantly reduces diagram creation time and produces outputs with high structural fidelity. Our results highlight the promise of Claude 3.7 in handling structured visual reasoning tasks and lay the groundwork for future research in AI-assisted diagramming applications.
主题: 图形学 (cs.GR) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2601.05162 [cs.GR]
  (或者 arXiv:2601.05162v1 [cs.GR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.05162
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Jinze Yu [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2026 年 1 月 8 日 17:51:35 UTC (551 KB)
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