論文の概要: IconShop: Text-Guided Vector Icon Synthesis with Autoregressive Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14400v2
• Date: Wed, 24 May 2023 13:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-26 01:25:49.083487
• Title: IconShop: Text-Guided Vector Icon Synthesis with Autoregressive Transformers
• Title（参考訳）: IconShop: 自動回帰変換器を用いたテキストガイドベクトルアイコン合成
• Authors: Ronghuan Wu, Wanchao Su, Kede Ma, Jing Liao
• Abstract要約: 自動回帰変換器を用いたテキスト誘導ベクトルアイコン合成法であるIconShopを導入する。 IconShopは、既存の画像ベースや言語ベースの方法よりも優れたアイコン合成機能を備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.9550310656242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scalable Vector Graphics (SVG) is a popular vector image format that offers good support for interactivity and animation. Despite its appealing characteristics, creating custom SVG content can be challenging for users due to the steep learning curve required to understand SVG grammars or get familiar with professional editing software. Recent advancements in text-to-image generation have inspired researchers to explore vector graphics synthesis using either image-based methods (i.e., text -> raster image -> vector graphics) combining text-to-image generation models with image vectorization, or language-based methods (i.e., text -> vector graphics script) through pretrained large language models. However, these methods still suffer from limitations in terms of generation quality, diversity, and flexibility. In this paper, we introduce IconShop, a text-guided vector icon synthesis method using autoregressive transformers. The key to success of our approach is to sequentialize and tokenize SVG paths (and textual descriptions as guidance) into a uniquely decodable token sequence. With that, we are able to fully exploit the sequence learning power of autoregressive transformers, while enabling both unconditional and text-conditioned icon synthesis. Through standard training to predict the next token on a large-scale vector icon dataset accompanied by textural descriptions, the proposed IconShop consistently exhibits better icon synthesis capability than existing image-based and language-based methods both quantitatively and qualitatively. Meanwhile, we observe a dramatic improvement in generation diversity, which is validated by the objective Uniqueness and Novelty measures. More importantly, we demonstrate the flexibility of IconShop with multiple novel icon synthesis tasks, including icon editing, icon interpolation, icon semantic combination, and icon design auto-suggestion.
• Abstract（参考訳）: Scalable Vector Graphics (SVG)は、対話性とアニメーションの優れたサポートを提供する人気のあるベクトル画像フォーマットである。 その魅力的な特徴にもかかわらず、SVG文法の理解やプロの編集ソフトに慣れるために必要な学習曲線が急激なため、ユーザにとってカスタムSVGコンテンツの作成は困難である。 近年のテキスト対画像生成の進歩は、テキスト対画像生成モデルと画像ベクトル化を組み合わせた画像ベース手法(例:テキスト ->ラスター画像 ->ベクターグラフィックス)と、事前学習された大規模言語モデルによる言語ベース手法(例:テキスト ->ベクターグラフィックススクリプト)のどちらでもベクターグラフィックス合成を探求するきっかけとなった。 しかし、これらの手法は、生成品質、多様性、柔軟性の限界に悩まされている。 本稿では,自動回帰変換器を用いたテキスト誘導ベクトルアイコン合成法であるIconShopを紹介する。 このアプローチの成功の鍵は、SVGパス(およびガイダンスとしてのテキスト記述)をユニークなデオード可能なトークンシーケンスにシーケンシャル化し、トークン化することです。 これにより、自動回帰変換器のシーケンス学習能力をフル活用し、無条件およびテキスト条件のアイコン合成を可能にする。 テキスト記述を伴う大規模ベクトルアイコンデータセット上で次のトークンを予測するための標準的なトレーニングを通じて、提案したIconShopは、既存の画像ベースおよび言語ベースの方法よりも定量的かつ定性的に優れたアイコン合成能力を示す。 一方,世代多様性の劇的な改善は,客観的な一意性と新規性尺度によって検証される。 さらに,アイコン編集,アイコン補間,アイコンセマンティクスの組み合わせ,アイコンデザインの自動表示など,複数の新しいアイコン合成タスクを備えたアイコンショップの柔軟性を示す。

関連論文リスト

• SVGDreamer++: Advancing Editability and Diversity in Text-Guided SVG Generation [31.76771064173087]
  既存の手法の限界に対処する新しいテキスト誘導ベクトルグラフィックス合成法を提案する。 本稿では,階層型イメージベクタライゼーション(HIVE)フレームワークについて紹介する。 また、SVGの多様性を向上させるために、ベクトル化粒子を用いたスコア蒸留(VPSD)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T19:13:38Z)
• 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)
• SVGDreamer: Text Guided SVG Generation with Diffusion Model [31.76771064173087]
  SVGDreamerと呼ばれる新しいテキスト誘導ベクトルグラフィックス合成法を提案する。 SIVEプロセスは、前景オブジェクトと背景への合成の分解を可能にする。 VPSDアプローチは、形状の平滑化、彩度の過飽和、多様性の制限、収束の遅い問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T08:50:01Z)
• 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)
• 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)
• Towards Layer-wise Image Vectorization [57.26058135389497]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T17:55:02Z)
• Improving Visual Quality of Image Synthesis by A Token-based Generator with Transformers [51.581926074686535]
  本稿では,このタスクを視覚的トークン生成問題とみなして,画像合成の新たな視点を示す。 提案したTokenGANは、広く使われている画像合成ベンチマークで最先端の結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T12:57:50Z)
• Enhanced Modality Transition for Image Captioning [51.72997126838352]
  MTM(Modality Transition Module)を構築し、言語モデルに転送する前に視覚的機能をセマンティック表現に転送します。 トレーニング段階では、モダリティ遷移ネットワークは提案されたモダリティ損失によって最適化される。 提案手法の有効性を示すMS-COCOデータセットを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T07:20:12Z)
• 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。