基于视觉推理的 Img2LaTeX 转换技术突破

摘要

Img2LaTeX 是将数学表达式或表格图像转换为 LaTeX 代码的重要任务。尽管视觉语言模型(VLMs)在多种视觉理解任务中表现优异，但在处理精细视觉元素时仍存在 LaTeX 预测不准的问题。为此提出 A²R²框架，通过视觉推理中的注意力定位与迭代优化机制，使 VLMs 能够执行自我修正并逐步提升预测质量。为有效评估，构建包含 1100 个挑战性样本的 Img2LaTex-Hard-1K 数据集。实验表明：

1. A²R²在文本和视觉层面的六项指标上显著优于基线方法

2. 增加推理轮次可带来明显性能增益

3. 消融实验与人工评估验证了核心组件的协同效应

方法架构

1. 注意力定位模块：通过空间注意力机制识别图像中的关键数学符号区域

2. 迭代优化机制：采用三阶段处理流程：

3. 初始 LaTeX 生成

4. 视觉一致性验证

5. 基于注意力反馈的语法修正

6. 动态终止条件：当连续两轮预测的编辑距离小于阈值时停止迭代

实验结果

在新建数据集上对比 7 种基线方法：

技术贡献

1. 首个将视觉推理引入 Img2LaTeX 任务的可解释框架

2. 提出面向数学符号的层次化注意力机制

3. 验证测试时迭代优化对 VLMs 的普适性价值

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