Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Layer-wise Image Vectorization

論文の概要: Towards Layer-wise Image Vectorization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04655v1
Date: Thu, 9 Jun 2022 17:55:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-06-10 14:39:48.941369
Title: Towards Layer-wise Image Vectorization
Title（参考訳）: 層状画像ベクトル化に向けて
Authors: Xu Ma, Yuqian Zhou, Xingqian Xu, Bin Sun, Valerii Filev, Nikita Orlov, Yun Fu, Humphrey Shi
Abstract要約: 画像をSVGに変換し,画像トポロジを同時に維持するためのレイヤワイズ画像ベクトル化(LIVE)を提案する。 Liveは、人間の視点にセマンティックに整合した階層構造を持つコンパクトなフォームを生成する。 Liveは、デザイナの両方のために編集可能なSVGを起動し、他のアプリケーションで使用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.26058135389497
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Image rasterization is a mature technique in computer graphics, while image vectorization, the reverse path of rasterization, remains a major challenge. Recent advanced deep learning-based models achieve vectorization and semantic interpolation of vector graphs and demonstrate a better topology of generating new figures. However, deep models cannot be easily generalized to out-of-domain testing data. The generated SVGs also contain complex and redundant shapes that are not quite convenient for further editing. Specifically, the crucial layer-wise topology and fundamental semantics in images are still not well understood and thus not fully explored. In this work, we propose Layer-wise Image Vectorization, namely LIVE, to convert raster images to SVGs and simultaneously maintain its image topology. LIVE can generate compact SVG forms with layer-wise structures that are semantically consistent with human perspective. We progressively add new bezier paths and optimize these paths with the layer-wise framework, newly designed loss functions, and component-wise path initialization technique. Our experiments demonstrate that LIVE presents more plausible vectorized forms than prior works and can be generalized to new images. With the help of this newly learned topology, LIVE initiates human editable SVGs for both designers and other downstream applications. Codes are made available at https://github.com/Picsart-AI-Research/LIVE-Layerwise-Image-Vectorization.
Abstract（参考訳）: 画像ラスタ化はコンピュータグラフィックスにおいて成熟した技法であり、画像ベクトル化はラスタ化の逆経路である。近年のディープラーニングモデルでは,ベクトルグラフのベクトル化と意味的補間が実現され,新たな図形生成のトポロジーが向上している。しかし、深層モデルはドメイン外のテストデータに簡単に一般化できない。生成されたSVGは複雑で冗長な形状も含んでいて、さらなる編集にはあまり便利ではない。具体的には、重要な階層的トポロジーとイメージの基本的な意味論はまだよく理解されておらず、十分に検討されていない。本研究では,ラスタ画像をSVGに変換し,画像トポロジを同時に維持するレイヤワイズ画像ベクトル化(LIVE)を提案する。 LIVEは、人間の視点にセマンティックに整合した階層構造を持つコンパクトなSVGフォームを生成することができる。我々は段階的に新しいベジエパスを追加し、レイヤーワイズフレームワーク、新しく設計された損失関数、コンポーネントワイズパス初期化技術を用いてこれらのパスを最適化する。私たちの実験では、liveは以前の作品よりもより妥当なベクトル化形式を示し、新しい画像に一般化できることを示した。この新しく学んだトポロジーの助けを借りて、liveはデザイナーと他の下流アプリケーションの両方で編集可能なsvgを開始する。コードはhttps://github.com/Picsart-AI-Research/LIVE-Layerwise-Image-Vectorizationで公開されている。

関連論文リスト

NeuralSVG: An Implicit Representation for Text-to-Vector Generation [54.4153300455889]
本稿では,テキストプロンプトからベクトルグラフィックスを生成する暗黙的なニューラル表現であるNeuralSVGを提案する。生成したSVGの層構造を促進するために,ドロップアウトに基づく正規化手法を導入する。ニューラルSVGは、構造化された柔軟なSVGを生成する際に、既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-07T18:50:06Z)
DeepIcon: A Hierarchical Network for Layer-wise Icon Vectorization [12.82009632507056]
近年,イメージをベクトル形式に変換する学習ベース手法では,不完全形状,冗長な経路予測,オリジナルコンテンツのセマンティクスの保存における精度の欠如が頻発している。本稿では,画像入力に基づいて可変長アイコングラフを生成する階層型画像ベクトル化ネットワークDeepIconを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T08:20:19Z)
Vector Grimoire: Codebook-based Shape Generation under Raster Image Supervision [20.325246638505714]
本稿では,GRIMOIREというテキスト誘導型生成モデルを紹介し,画像をベクトル形状に再構成して離散コードブックにマッピングする方法を提案する。データから直接の監視を必要とする既存のモデルとは異なり、GRIMOIREはベクトル生成モデリングをはるかに多くのデータに開放するイメージ監督のみを使用して学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-08T12:41:31Z)
SuperSVG: Superpixel-based Scalable Vector Graphics Synthesis [66.44553285020066]
SuperSVGは、高速かつ高精度な画像ベクトル化を実現するスーパーピクセルベースのベクトル化モデルである。本稿では,2段階の自己学習フレームワークを提案する。そこでは,粗い段階モデルを用いて主構造を再構築し,細部を充実させるために改良段階モデルを用いる。再現精度と推定時間の観点から, 最先端手法と比較して, 提案手法の優れた性能を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-14T07:43:23Z)
Text-to-Vector Generation with Neural Path Representation [27.949704002538944]
本稿では,シーケンスと画像の両モードから経路潜在空間を学習するニューラルパス表現を提案する。第1段階では、事前訓練されたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルにより、複雑なベクトルグラフィックスの初期生成が導かれる。第2段階では、レイヤワイズ画像ベクトル化戦略を用いてグラフィクスを洗練し、より明確な要素と構造を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:59:22Z)
SAMVG: A Multi-stage Image Vectorization Model with the Segment-Anything Model [59.40189857428461]
画像をSVG(Scalable Vector Graphics)にベクトル化する多段階モデルを提案する。第一に、SAMVGはSegment-Anything Modelによって提供される一般的な画像セグメンテーションを使い、新しいフィルタリング手法を用いて画像全体の最も高密度なセグメンテーションマップを識別する。次に、SAMVGは欠落したコンポーネントを特定し、SVGにより詳細なコンポーネントを追加する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-09T11:11:56Z)
Text-Guided Vector Graphics Customization [31.41266632288932]
テキストのプロンプトに基づいて高品質なベクトルグラフィックスを生成する新しいパイプラインを提案する。提案手法は,大規模な事前学習されたテキスト・ツー・イメージ・モデルの能力を利用する。我々は,ベクトルレベル,画像レベル,テキストレベルの観点から,複数の指標を用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-21T17:59:01Z)
Self-Supervised Geometry-Aware Encoder for Style-Based 3D GAN Inversion [115.82306502822412]
StyleGANは、画像インバージョンと潜時編集による2次元顔再構成とセマンティック編集において大きな進歩を遂げている。対応する汎用的な3D GANインバージョンフレームワークがまだ欠けており、3D顔再構成とセマンティック編集の応用が制限されている。本研究では,その3次元形状と詳細なテクスチャを忠実に復元するために,単一の顔画像から潜伏コードを予測する3D GAN逆変換の課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-14T18:49:50Z)
VectorFusion: Text-to-SVG by Abstracting Pixel-Based Diffusion Models [82.93345261434943]
画像の画素表現に基づいて訓練されたテキスト条件付き拡散モデルを用いて,SVG-exportable vector graphicsを生成する。近年のテキスト・ツー・3D研究に触発されて,Score Distillation Smpling を用いたキャプションと整合したSVGを学習した。実験では、以前の作品よりも品質が向上し、ピクセルアートやスケッチを含む様々なスタイルが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-21T10:04:27Z)
DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation [217.86315551526235]
本稿では,複雑なSVGアイコンの生成と操作のために,DeepSVGと呼ばれる新しい階層型生成ネットワークを提案する。我々のアーキテクチャは、その形状自体をエンコードする低レベルのコマンドから、効果的に高レベルの形状を分離します。我々のネットワークは、多様なベクトルグラフィックスを正確に再構築し、強力なアニメーションツールとして機能することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-22T09:36:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。