論文の概要: Text-Guided Vector Graphics Customization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12302v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 17:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 13:49:42.158526
• Title: Text-Guided Vector Graphics Customization
• Title（参考訳）: テキスト誘導ベクターグラフィックスのカスタマイズ
• Authors: Peiying Zhang, Nanxuan Zhao, Jing Liao
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.41266632288932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vector graphics are widely used in digital art and valued by designers for their scalability and layer-wise topological properties. However, the creation and editing of vector graphics necessitate creativity and design expertise, leading to a time-consuming process. In this paper, we propose a novel pipeline that generates high-quality customized vector graphics based on textual prompts while preserving the properties and layer-wise information of a given exemplar SVG. Our method harnesses the capabilities of large pre-trained text-to-image models. By fine-tuning the cross-attention layers of the model, we generate customized raster images guided by textual prompts. To initialize the SVG, we introduce a semantic-based path alignment method that preserves and transforms crucial paths from the exemplar SVG. Additionally, we optimize path parameters using both image-level and vector-level losses, ensuring smooth shape deformation while aligning with the customized raster image. We extensively evaluate our method using multiple metrics from vector-level, image-level, and text-level perspectives. The evaluation results demonstrate the effectiveness of our pipeline in generating diverse customizations of vector graphics with exceptional quality. The project page is https://intchous.github.io/SVGCustomization.
• Abstract（参考訳）: ベクトルグラフィックスはデジタルアートで広く使われており、設計者によってそのスケーラビリティと層ワイドなトポロジ特性で評価されている。 しかし、ベクトルグラフィックスの作成と編集は創造性と設計の専門知識を必要とし、時間がかかります。 本稿では,与えられたexemplar svgの特性と層別情報を保存しつつ,テキストプロンプトに基づく高品質なカスタマイズベクター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。 本手法は,事前学習した大規模テキスト対画像モデルの能力を活用する。 モデルのクロスアテンション層を微調整することにより、テキストプロンプトでガイドされたカスタマイズされたラスタ画像を生成する。 SVGを初期化するために,既存のSVGから重要な経路を保存・変換する意味に基づく経路アライメント手法を提案する。 さらに、画像レベルとベクトルレベルの両方の損失を用いて経路パラメータを最適化し、カスタマイズしたラスタ画像と整合しながら滑らかな形状変形を確保する。 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,複数の指標を用いた手法を広く評価した。 評価結果は,ベクトルグラフィックスの様々なカスタマイズを異常な品質で生成する上で,パイプラインの有効性を示す。 プロジェクトページはhttps://intchous.github.io/SVGCustomization。

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