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OmniSVG:从草图到矢量图仅需1秒!AI一键生成高精度SVG

myzbx 2025-04-30 18:20 49 浏览

近日，复旦大学与国内AI创新企业阶跃星辰宣布即将推出一款名为OmniSVG的端到端多模态SVG生成模型。OmniSVG 是一个开源项目，专注于利用预训练的视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）进行端到端的多模态可扩展矢量图形（SVG）生成。OmniSVG 旨在生成高质量、复杂的 SVG 图形，涵盖从简单图标到复杂动漫角色的广泛应用场景，打破传统 SVG 生成方法在结构简单或单色图标上的局限性。

1. 技术特点

多模态生成：文本到 SVG（Text-to-SVG）图像到 SVG（Image-to-SVG）角色参考 SVG 生成（Character-Reference SVG）
SVG 标记化：将 SVG 命令和坐标参数化为离散的 token，解耦结构逻辑与底层几何表达。提升训练效率，保持复杂 SVG 结构的表现力。
模型基础：基于预训练的视觉-语言模型（如 Qwen-VL）。集成 SVG 标记化器，将文本、图像输入和矢量图形命令统一编码到一个表示空间。

2. 数据集

MMSVG-2M：包含 200 万个带丰富标注的 SVG 资产。分为三个子集：图标（Icon）插图（Illustration）角色（Character）
MMSVG-Bench：提供标准化的评估协议，用于评估文本到 SVG、图像到 SVG 和角色参考 SVG 生成任务。

3. 性能优势

与现有方法相比，OmniSVG 在生成复杂 SVG 的质量和效率上表现更优。
在生动性和与输入指令的对齐性上获得用户好评。
通过参数化坐标和颜色，优化 token 使用效率，降低计算资源需求。

4. 应用潜力

OmniSVG 展示了将高精度矢量图形生成集成到专业设计工作流的潜力。
适用于平面设计、动画制作和创意内容生成等领域。

参考资料：
https://github.com/OmniSVG/OmniSVG

SVG 文本

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OmniSVG:从草图到矢量图仅需1秒!AI一键生成高精度SVG

1. 技术特点

2. 数据集

3. 性能优势

4. 应用潜力

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