論文の概要: Text-to-Vector Generation with Neural Path Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10317v2
• Date: Mon, 20 May 2024 16:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 19:56:17.945517
• Title: Text-to-Vector Generation with Neural Path Representation
• Title（参考訳）: ニューラルパス表現を用いたテキスト・ツー・ベクター生成
• Authors: Peiying Zhang, Nanxuan Zhao, Jing Liao,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.949704002538944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vector graphics are widely used in digital art and highly favored by designers due to their scalability and layer-wise properties. However, the process of creating and editing vector graphics requires creativity and design expertise, making it a time-consuming task. Recent advancements in text-to-vector (T2V) generation have aimed to make this process more accessible. However, existing T2V methods directly optimize control points of vector graphics paths, often resulting in intersecting or jagged paths due to the lack of geometry constraints. To overcome these limitations, we propose a novel neural path representation by designing a dual-branch Variational Autoencoder (VAE) that learns the path latent space from both sequence and image modalities. By optimizing the combination of neural paths, we can incorporate geometric constraints while preserving expressivity in generated SVGs. Furthermore, we introduce a two-stage path optimization method to improve the visual and topological quality of generated SVGs. In the first stage, a pre-trained text-to-image diffusion model guides the initial generation of complex vector graphics through the Variational Score Distillation (VSD) process. In the second stage, we refine the graphics using a layer-wise image vectorization strategy to achieve clearer elements and structure. We demonstrate the effectiveness of our method through extensive experiments and showcase various applications. The project page is https://intchous.github.io/T2V-NPR.
• 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、そのスケーラビリティとレイヤーワイドの性質からデザイナーに好まれている。 しかし、ベクトルグラフィックスの作成と編集には創造性と設計の専門知識が必要であり、時間を要する作業となっている。 テキスト・ツー・ベクター(T2V)生成の最近の進歩は、このプロセスをより使いやすくすることを目的としている。 しかし、既存のT2V法はベクトルグラフパスの制御点を直接最適化し、幾何学的制約が欠如しているため、しばしば交差やジャグリングの経路が生じる。 これらの制約を克服するために,2分岐変分オートエンコーダ(VAE)を設計し,シーケンスと画像の両モードから経路潜時空間を学習するニューラルパス表現を提案する。 ニューラルパスの組み合わせを最適化することにより、生成したSVGの表現性を保ちながら幾何的制約を組み込むことができる。 さらに,生成したSVGの視覚的およびトポロジ的品質を改善するための2段階経路最適化手法を提案する。 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が、変分スコア蒸留(VSD)プロセスを通じて複雑なベクトルグラフィックスの初期生成を導く。 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。 本手法の有効性を実験的に検証し,様々な応用例を示す。 プロジェクトページはhttps://intchous.github.io/T2V-NPR。

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