하나의 그림으로 모든 캔버스에: 에이전트 파이프라인을 통한 편집 가능한 순서도 재배치

ML 논문의 파이프라인 그림은 논문 칼럼, 16:9 슬라이드, 세로 포스터, 1:1 소셜 티저, 9:16 휴대폰 미리보기 등 여러 캔버스에 맞게 재활용되어야 합니다. 각 형식은 동일한 계산 그래프에 다른 종횡비를 부과하며, 이때 연결이 조용히 끊어지면 방법론을 잘못 표현하게 됩니다. 우리는 종횡비 적응형 순서도 재배치(aspect-ratio-adaptive flowchart relayout)를 별도의 작업으로 공식화합니다: 주어진 래스터 순서도와 목표 비율에 따라 구조적으로 충실하고, 환각이 없으며, 편집 가능한 레이아웃을 생성하는 것입니다. 기존 방법들은 특징적으로 실패합니다: 이미지-투-이미지 모델은 블록을 늘리거나 극단적인 비율을 거부하며, 텍스트-투-이미지 에이전트 시스템은 콘텐츠를 환각하고, 파싱 후 렌더링 시스템은 엣지를 잘못 라우팅합니다. 우리는 Parse, Style, Layout 단계로 구성된 에이전트 파이프라인을 제안하며, 각 단계는 결정론적 제약 조건 확인과 VLM(Visual Language Model) 시각 피드백을 결합한 크리틱(critic)과 주요 에이전트를 쌍으로 이룹니다. 이를 통해 연결성이 명시적으로 확인되고 조용히 끊어지는 것을 방지합니다. 출력물은 draw.io 편집 가능한 mxGraph XML 형식입니다. 5가지 종횡비의 100개 순서도에 대한 선별된 벤치마크에서, Gemini 3.1 Pro가 평가하고 인간의 판단으로 검증한 결과, 우리의 방법은 콘텐츠 충실도(Content Fidelity)에서 이전 작업들의 11.2-41.4% 대비 68.6%를 달성했습니다. 프로젝트 페이지: https://onefigureeverycanvas.vercel.app/