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摘要。流程图用作整体视觉辅助工具，以人类可以解释的方式封装逻辑流和特定的组件级信息。然而，由于其复杂的逻辑结构和文本丰富的性质，这些二十一的自动解析构成了重大挑战。在本文中，我们介绍了GenFlowChart，这是一个新型框架，该框架采用生成AI来增强流程图的解析和不明显。首先，使用该段的任何模型（SAM），部署了一个尖端的分割模型来描述流程图中的各种组件和几何形状。sec-ond，光学特征识别（OCR）用于提取属于每个组件中的文本，以进行更深的功能理解。最后，我们使用提示工程进行发电的AI制定提示，以集成分段结果并提取的文本，从而重建流程图的工作流。为了验证GenFlowchart的有效性，我们评估了其在多个流程图上的性能，并根据几种基线方法进行基准测试。GenFlowChart可从https://github.com/responsibleailab/genflowchart获得。
使用生成AI
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