RealChart2Code: Advancing Chart-to-Code Generation with Real Data and Multi-Task Evaluation
RealChart2Code:通过真实数据和多任务评估推进图表到代码生成
机构 * USTC(中国科学技术大学) ; THU(清华大学) ; CUHK(香港中文大学) ; UCAS(中国科学院大学) ; CASIA(中国科学院自动化研究所) ; BNU(北京师范大学) ; BUPT(北京邮电大学) ; BIT(北京理工大学) ; PKU(北京大学)
专题命中 文档图表理解 :vision-language model(abstract)
AI总结 本文提出RealChart2Code基准,通过真实数据和多任务评估,评估VLMs在复杂图表生成中的性能,揭示其在多面板图表上的局限性。