🎯 情报来源：量子位
香港中文大学MMLab联合北航、上海交大等机构的研究团队，于2025年10月发布全球首个结构化图像生成与编辑系统。该系统通过构建130万组代码严格对齐的样本库，结合轻量化VLM融合方案和专用评估基准，显著提升AI生成图表、公式等结构化图像的准确性。实验显示，该系统在事实准确性指标上较主流模型提升超50%，StructScore评估指标与人类偏好的相关系数达0.9。
💡 核心要点
- 构建130万组代码-图像严格对齐样本库，覆盖6类结构化场景
- 提出StructBench评估基准（1714个样本）和StructScore指标（皮尔逊系数0.9）
- 轻量化VLM融合方案仅需训练少量参数，三阶段训练保持自然图像能力
- 在图表生成任务中，事实准确率较现有最佳模型提升50%以上
- 填补理解模型（如Qwen-VL）与生成模型（如FLUX.1）间的能力鸿沟
📌 情报分析
技术价值：极高 – 首次系统性解决结构化图像生成的三大痛点（数据缺失/模型偏差/评估失效），代码驱动数据构建和思维链标注具有方法论创新。
商业价值：高 – 直接瞄准教育（数学图像）、科研（实验图表）、办公（表格编辑）等万亿级市场，但需验证复杂场景下的泛化能力。
趋势预测：高 – 多模态AI正从「美学生成」转向「精准生成」，该研究为统一多模态模型发展提供关键技术路径，预计3年内将出现医疗影像、工程图纸等垂直领域应用。