論文の概要: Image Vectorization: a Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06441v1
• Date: Sat, 10 Jun 2023 13:41:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 18:53:43.164732
• Title: Image Vectorization: a Review
• Title（参考訳）: 画像ベクトル化:一考察
• Authors: Maria Dziuba, Ivan Jarsky, Valeria Efimova and Andrey Filchenkov
• Abstract要約: ベクトル画像を直接生成するのではなく、まずイメージを合成し、次にベクトル化を適用することができる。 本稿では,機械学習互換ベクトル化手法に特化して着目する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.258673477256579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, there are many diffusion and autoregressive models that show impressive results for generating images from text and other input domains. However, these methods are not intended for ultra-high-resolution image synthesis. Vector graphics are devoid of this disadvantage, so the generation of images in this format looks very promising. Instead of generating vector images directly, you can first synthesize a raster image and then apply vectorization. Vectorization is the process of converting a raster image into a similar vector image using primitive shapes. Besides being similar, generated vector image is also required to contain the minimum number of shapes for rendering. In this paper, we focus specifically on machine learning-compatible vectorization methods. We are considering Mang2Vec, Deep Vectorization of Technical Drawings, DiffVG, and LIVE models. We also provide a brief overview of existing online methods. We also recall other algorithmic methods, Im2Vec and ClipGEN models, but they do not participate in the comparison, since there is no open implementation of these methods or their official implementations do not work correctly. Our research shows that despite the ability to directly specify the number and type of shapes, existing machine learning methods work for a very long time and do not accurately recreate the original image. We believe that there is no fast universal automatic approach and human control is required for every method.
• Abstract（参考訳）: 現在、テキストや他の入力領域から画像を生成するための印象的な結果を示す拡散・自己回帰モデルが多数存在する。 しかし、これらの手法は超高分解能画像合成を意図していない。 ベクトルグラフィックスはこの欠点を欠いているので、このフォーマットでの画像の生成は非常に有望に思える。 直接ベクトル画像を生成する代わりに、まずラスタ画像を合成し、次にベクトル化を適用することができる。 ベクトル化は、原始形状を用いてラスタ画像を類似したベクトル画像に変換する過程である。 類似性に加えて、生成したベクトル画像はレンダリングのための最小の形状を含む必要がある。 本稿では,機械学習に適合するベクトル化手法に着目した。 我々はMang2Vec、Deep Vectorization of Technical Drawings、DiffVG、LIVEモデルを検討している。 また,既存のオンライン手法の概要についても概説する。 また,他のアルゴリズム手法,Im2Vec と ClipGEN モデルも参照するが,これらの手法のオープン実装や公式実装が正しく動作しないため,比較には参加していない。 本研究は, 形状や形状を直接指定できるにもかかわらず, 既存の機械学習手法が非常に長く動作し, 元の画像を正確に再現することができないことを示す。 我々は、高速な普遍的自動アプローチはなく、あらゆる方法に人的制御が必要であると考えている。

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