核心概念
DocEdit-v2 是一個基於大型多模態模型的文件編輯框架,它透過多模態基礎和指令重構,能有效理解使用者指令並對文件進行精確編輯。
摘要
DocEdit-v2 研究論文摘要
書目資訊
Suri, M., Mathur, P., Dernoncourt, F., Jain, R., Morariu, V. I., Sawhney, R., ... & Manocha, D. (2024). DocEdit-v2: Document Structure Editing Via Multimodal LLM Grounding. arXiv preprint arXiv:2410.16472.
研究目標
本研究旨在開發一個名為 DocEdit-v2 的框架,利用大型多模態模型 (LMM) 進行端到端的文件結構編輯,解決現有方法在處理文件圖像中多模態基礎、組件識別和編輯生成方面的挑戰。
研究方法
DocEdit-v2 結合了三個新穎的組件:(1) Doc2Command 模組,用於定位編輯區域並將使用者編輯請求轉換為編輯指令;(2) 基於 LLM 的指令重構提示,將專用軟體的編輯指令轉換為適用於通用 LLM 的指令;(3) 使用 GPT-4V 和 Gemini 等大型多模態模型,解析文件佈局、在基礎區域執行編輯並生成編輯後的文檔圖像。
主要發現
在 DocEdit 數據集上的實驗結果顯示,DocEdit-v2 在編輯指令生成 (2-33%)、感興趣區域邊界框檢測 (12-31%) 和整體文件編輯 (1-12%) 任務上顯著優於現有方法。
主要結論
DocEdit-v2 透過利用 LLM 的能力來理解編輯請求的語義上下文、在文檔圖像中視覺化地將其引用到感興趣區域、確定要修改的空間元素以及生成最終文檔,為基於語言的文檔編輯提供了一個有效的框架。
研究意義
本研究推動了基於語言的文檔編輯領域的發展,提供了一種利用 LLM 進行精確和上下文感知文檔編輯的新方法。
研究限制與未來方向
目前的框架主要關注單頁文件,未來將探索處理多頁文件和更複雜視覺元素(如圖表)的可能性。
統計資料
DocEdit-v2 在編輯指令生成方面準確率提升了 2-33%。
在感興趣區域邊界框檢測方面,準確率提升了 12-31%。
整體文件編輯任務的性能提升了 1-12%。
Doc2Command 模組在識別文件組件方面達到了 86.1% 的準確率,超越先前技術水平 10.7%。
在邊界框檢測任務中,Top-1 準確率達到 48.69%,超越先前技術水平 12.19%。
使用 GPT-4V 時,移除指令重構提示會導致編輯正確率下降約 2-3%。
使用 GPT-4V 時,加入視覺基礎可以提升性能約 18-23%。
在沒有多模態基礎的情況下,性能表現最差。
使用多模態基礎和指令重構,GPT-4V 的編輯正確率提升了 29.96%,整體評估分數提升了 11.36%。
使用多模態基礎和指令重構,Gemini 的編輯正確率提升了 28.94%,整體評估分數提升了 13.16%。
引述
"Sophisticated edit commands, like those found in the DocEdit dataset (Mathur et al., 2023a), are usually ambiguous in nature and tailored for use in software-specific applications."
"We hypothesize that directly editing the parsed HTML/XML document structure can overcome the limitations of pixel-level image generation."
"Unlike natural images, documents contain a combination of text, images, formatting, and layout intricacies (Mathur et al., 2023b) that necessitate a more nuanced approach to generative editing."