ルが求められる[3,4].近年では,研究スライド[5]やGraphicalAbstract(GA)は，論文の主要な貢献を視研究ポスターの自動生成[6,7]など,科学的伝達を効覚的に伝える重要な表現である.既存のGAデータ率化する支援技術が注目されている.GAの作成支セットでは画素の集合として画像を表現するラスタ援においても,ポスター生成モデルやレイヤー構造画像としてのみ提供されてきたため,矩形や矢印,テを考慮した画像生成モデルの応用が期待される.キストといった構造情報を活用したGAの解析や編GAのようなインフォグラフィックは一般的に画集,生成に関する研究は制限されていた.本研究で素の集合として表現されるラスタ画像ではなく編集は,ラスタ画像を構造情報を保持したベクタ画像へ可能なベクタ画像として作成,編集される.ラスタ変換するパイプラインを提案し,既存のGAデータ画像はPortableNetworkGraphics(PNG)などに代表さセットに適用することでベクタ形式GAデータセッれ,矩形要素,矢印の向き,テキスト領域,階層構造とトSciGA-Vecを構築する.SciGA-Vecは，GAの構造いった構造情報を明示的に保持することができな的解析や編集可能な生成モデルの学習,評価を可能い.一方,ベクタ画像はScalableVectorGraphics(SVG)とし,GAを構造化インフォグラフィックとして扱うなどに代表され,図形やテキストなどの要素を明将来の研究の基盤を提供する.示的に構造化したExtensibleMarkupLanguage(XML)などのテキストコードとして表現される.また,

MicrosoftPowerPointやAdobeIllustratorといったドGraphicalAbstract(GA)は論文の提案手法や結果をローイングツール上で,図形の位置や色,テキストの要約する視覚的表現である.矩形,矢印,アイコン,テ内容やフォントといった構造や属性を直接編集可能キストなどを組み合わせたインフォグラフィックでである.しかし,GAが公開される段階では,多くのあり,論文の注目度を高めるだけでなく読者に概要場合ベクタ画像から不可逆的にラスタ画像へ変換さを迅速に伝える[1,2].一方,効果的なGAの作成にれ,作成時に保持していた構造情報の大部分が失わorg/licenses/by/4.0/).れる.インフォグラフィック生成モデル[8,9]や関連データセット[10,11]の多くもラスタ画像を前提としており,ドローイングツールへの取り込みや画像の差し替え,要素ごとの微調整は困難である.レイヤーやレイアウト,テキストを考慮したラスタ画像編集手法[12]も存在するが,失われた構造を厳密に制御することは困難であり，編集後の画像に境界のにじみや欠損が生じる場合が多い.本研究ではラスタ画像をベクタ画像へ変換するパイプラインを提案し,このパイプラインをGAデータセットSciGA-145k[10]に適用することで大規模ベクタGAデータセットSciGA-Vecを構築する(図1).本パイプラインでは,Vision-LanguageModel(VLM)を用いてGAの構造を推定し,SVGコードとしてGAを再構成する.ここで,アイコンや科学的文脈において再構成すべきでない一部の画像などは元のラスタ画像から直接切り取ってコード内に埋め込む.また,構築されたSciGA-Vecは矩形,テキストなどの構造情報を保持する初のインフォグラフィックデータセットである.我々は矩形や矢印などの構造パターン分析を行い,ラスタ画像では把握できなかったデザイン傾向を明らかにした.本データセットは,将来のベクタ画像生成モデル開発の基盤として利用できるだけでなく,新規GA作成時のレイアウトテンプレートとしても活用可能である.