Abstract

Graphical Abstract (GA) は論文の要点を視覚的に伝える重要な表現手段である. 効果的な GA の作成には高度なデザインスキルが求められ, 設計支援技術の実現が期待される. 本研究では, 後から手動編集可能な GA を自動生成するフレームワーク GenGA を提案する. GenGA は, 対象論文の本文を Vision-Language Model (VLM) に入力し, ベクタ画像コード (SVG) として GA を生成する. 生成コードをレンダリングした後, 別の VLM が本文との整合性や可読性を評価し, その結果を生成器に反映して出力を反復的に改良する. GenGA は, 迅速に修正・再利用可能な GA を提供し, 作成コストの低減を通じて科学コミュニケーションの円滑化に貢献する.