Что читает команда распознавания текста в VLM: подборка актуальных статей

Инженеры VLM-команды Яндекса поделились статьями, которые они в последнее время читали и обсуждали. В сегодняшней подборке: новые подходы к генерации инфографики, свежие бенчмарки для мультимодальных моделей, работающие пайплайны генерации кода по графику и попытки добавить зрение в диффузионки.

ChartGalaxy: A Dataset for Infographic Chart Understanding and Generation
Статья о том, как сгенерировать около миллиона инфографик. Авторы подробно описали каждую стадию процесса: сбор шаблонов, индексирование описаний, иконок и других элементов для заполнения шаблонов, фильтрацию и проверку качества.

InfoChartQA: A Benchmark for Multimodal Question Answering on Infographic Charts
Авторы собрали новый бенчмарк позволяющий проверить, как VLM-модели понимают инфографику. Для каждой инфографики сделали упрощённую версию в виде обычного графика с теми же данными — модели справляются с таким заметно лучше, чем с визуально перегруженным оригиналом. Также добавили новый тип вопросов по отдельным кропам из изображения инфографики — на понимание мелких визуальных деталей.

ChartCoder: Advancing Multimodal Large Language Model for Chart-to-Code Generation
Авторы обучили модель понимать графики: она получает изображение и возвращает код на Python (Matplotlib), чтобы построить такой же график. Для этого использовали стратегию Snippet-of-Thoughts (SoT) — пошаговое рассуждение перед финальной генерацией кода. Взяли LLM, способную писать код, собрали датасет под задачу (160 тысяч картинок, на каждую — один вопрос и ответ). Кратко описали пайплайн его создания. Модель показывает лучшие результаты среди аналогов такого же размера (включая почти самые свежие Qwen и InternVL). В ablation-экспериментах дообучили Qwen на своём датасете — получили прирост; 384 px + Anyres почти хватает для большинства графиков.

Relation-Rich Visual Document Generator for Visual Information Extraction
Статья с CVPR 2025 о генерации синтетических text-rich-документов с логической структурой (таких, как формы). Пайплайн генерации любопытен тем, что в нём сначала генерируют текст с помощью ChatGPT, а уже потом — структуру документа (laytout). Чаще встречается обратный вариант, когда структуру документа заполняют текстом. Авторы показывают, что обучение Qwen2-VL и Llava-NexT-mistral на таких данных улучшает метрики распознавания текста и извлечения информации на публичных бенчмарках.

LLaDA-V: Large Language Diffusion Models with Visual Instruction Tuning
Авторы попытались расширить предобученную текстовую диффузию LLaDA на мультимодальность, добавив визуальный вход через SigLIP2 и MLP-проекцию в языковое пространство. Итоговая модель зафайнтюнена на визуальных и reasoning-focused-инструкциях MAmmoTH-VL и VisualWebInstruct и бьёт автогрессионные и диффузионные бейзлайны по ряду мультидисциплинарных и визуально-математических бенчмарков.

SFT Memorizes, RL Generalizes: A Comparative Study of Foundation Model Post-training
Интересная статья, авторы которой подтверждают тезис из названия: SFT хорошо запоминает жёсткие форматы и правила, но плохо справляется с out-of-distribution-задачами. В то же время RL реально улучшает генерализацию и показывает заметный прирост на OOD-случаях. Но SFT всё равно нужен, чтобы RL вообще завёлся. В противном случае модель не умеет нормально реагировать на инструкции или генерирует неконтролируемый выход. RL-обучение не получает положительного сигнала. Это справедливо как для LLM, так и для VLM.

Подборку подготовила ❣ Команда распознавания текста в VLM
CV Time