論文の概要: StarVector: Generating Scalable Vector Graphics Code from Images and Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11556v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 18:31:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:06:13.726943
• Title: StarVector: Generating Scalable Vector Graphics Code from Images and Text
• Title（参考訳）: StarVector: 画像とテキストからスケーラブルなベクターグラフィックスコードを生成する
• Authors: Juan A. Rodriguez, Abhay Puri, Shubham Agarwal, Issam H. Laradji, Pau Rodriguez, Sai Rajeswar, David Vazquez, Christopher Pal, Marco Pedersoli,
• Abstract要約: 本稿では,SVG生成のための多モーダル大言語モデルであるStarを紹介する。 画像のセマンティクスを理解し、SVGプリミティブをコンパクトで正確な出力に使用することにより、画像ベクトル化を行う。 ベクトル化タスク間の一般化を可能にする2Mサンプルの多種多様なデータセットであるStarStackをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.32194071443065
• License:
• Abstract: Scalable Vector Graphics (SVGs) are vital for modern image rendering due to their scalability and versatility. Previous SVG generation methods have focused on curve-based vectorization, lacking semantic understanding, often producing artifacts, and struggling with SVG primitives beyond path curves. To address these issues, we introduce StarVector, a multimodal large language model for SVG generation. It performs image vectorization by understanding image semantics and using SVG primitives for compact, precise outputs. Unlike traditional methods, StarVector works directly in the SVG code space, leveraging visual understanding to apply accurate SVG primitives. To train StarVector, we create SVG-Stack, a diverse dataset of 2M samples that enables generalization across vectorization tasks and precise use of primitives like ellipses, polygons, and text. We address challenges in SVG evaluation, showing that pixel-based metrics like MSE fail to capture the unique qualities of vector graphics. We introduce SVG-Bench, a benchmark across 10 datasets, and 3 tasks: Image-to-SVG, Text-to-SVG generation, and diagram generation. Using this setup, StarVector achieves state-of-the-art performance, producing more compact and semantically rich SVGs.
• Abstract（参考訳）: スケーラブルベクトルグラフィックス(SVG)は、スケーラビリティと汎用性のために、現代的な画像レンダリングに不可欠である。 従来のSVG生成法は、曲線ベースのベクトル化、意味理解の欠如、しばしば人工物の生成、経路曲線を超えたSVGプリミティブとの闘いに重点を置いてきた。 これらの問題に対処するために,SVG生成のための多モーダル大規模言語モデルであるStarVectorを紹介する。 画像のセマンティクスを理解し、SVGプリミティブをコンパクトで正確な出力に使用することにより、画像ベクトル化を行う。 従来の方法とは異なり、StarVectorはSVGコード空間で直接動作し、視覚的理解を利用して正確なSVGプリミティブを適用する。 StarVectorをトレーニングするために、SVG-Stackという2Mサンプルの多様なデータセットを作成し、ベクトル化タスクをまたいだ一般化と、楕円、ポリゴン、テキストなどのプリミティブの正確な使用を可能にします。 SVG評価における課題に対処し、MSEのような画素ベースのメトリクスがベクトルグラフィックスのユニークな特性を捉えていないことを示す。 SVG-Benchは10のデータセットにまたがるベンチマークであり、画像からSVG、テキストからSVG生成、ダイアグラム生成の3つのタスクを紹介する。 このセットアップを使用して、StarVectorは最先端のパフォーマンスを実現し、よりコンパクトでセマンティックにリッチなSVGを生成する。

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