FigureBench는 웨스트레이크 대학교 텍스트 인텔리전스 연구소에서 2026년에 발표한 과학 일러스트레이션 생성용 벤치마크 데이터셋입니다. 관련 연구 논문은 다음과 같습니다... AutoFigure: 출판용 과학 일러스트레이션 생성 및 개선본 프로젝트는 긴 과학 논문에서 고품질의 과학 삽화를 자동으로 생성하는 문제를 해결하고, 자동 과학 삽화 생성 연구를 위한 도전적이고 다양한 테스트 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 데이터셋은 개발 세트(Dev)와 테스트 세트(Test)로 구성된 총 3,300개의 샘플로 이루어져 있습니다. 개발 세트는 모델 학습 및 개발을 위해 대화 형식의 주석을 사용하고, 테스트 세트는 모델 평가만을 위해 일반 텍스트와 이미지의 간단한 쌍 형식을 사용합니다.

데이터 세트 구성

개발 세트(Dev): 다음을 포함한 3,000개의 샘플을 포함합니다.

• 2,900편의 연구 논문
• 기술 관련 블로그 게시물 20개
• 40개의 리뷰 논문
• 교과서 40권 테스트 세트(Test): 다음을 포함하여 총 300개의 샘플을 포함합니다.
• 200편의 연구 논문
• 기술 관련 블로그 게시물 20개
• 40개의 리뷰 논문
• 교과서 40권

소환

@inproceedings{
zhu2026autofigure,
title={AutoFigure: Generating and Refining Publication-Ready Scientific Illustrations},
author={Minjun Zhu and Zhen Lin and Yixuan Weng and Panzhong Lu and Qiujie Xie and Yifan Wei and Sifan Liu and Qiyao Sun and Yue Zhang},
booktitle={The Fourteenth International Conference on Learning Representations},
year={2026},
url={https://openreview.net/forum?id=5N3z9JQJKq}
}