精选理由
工业需求工程师和RE工具开发者终于有了一个无需训练就能提升流程图转换精度的方案——EdgeFlow用边缘图做结构先验，直接让VLM的拓扑识别能力跃升，做模型驱动测试的团队值得一试。
工业需求工程中流程图常以静态图片存在，Vision Language Models (VLMs) 在将其转为机器可读模型时，常丢失拓扑关键细节。EdgeFlow 通过向VLM输入添加Canny边缘图作为结构先验，显著提升流程图到Mermaid的转换质量。在真实工业数据集IndusReqFlow上，节点F1提升17.39个百分点，边F1提升16.94个百分点，路径F1提升11.06个百分点。该方法无需标注数据或微调，为工业需求工程提供了一种实用的无训练方案。
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工业需求工程中流程图常以静态图片存在，Vision Language Models (VLMs) 在将其转为机器可读模型时，常丢失拓扑关键细节。EdgeFlow 通过向VLM输入添加Canny边缘图作为结构先验，显著提升流程图到Mermaid的转换质量。在真实工业数据集IndusReqFlow上，节点F1提升17.39个百分点，边F1提升16.94个百分点，路径F1提升11.06个百分点。该方法无需标注数据或微调，为工业需求工程提供了一种实用的无训练方案。
Flowcharts are widely used in industrial requirements, but usually remain embedded as static images. Vision Language Models (VLMs) show promise in the conversion of these flowcharts into machine-readable models for RE ac…