Fugu-MT 論文翻訳(概要): Layered Image Vectorization via Semantic Simplification

論文の概要: Layered Image Vectorization via Semantic Simplification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05404v2
Date: Fri, 07 Mar 2025 23:43:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-11 20:09:43.68327
Title: Layered Image Vectorization via Semantic Simplification
Title（参考訳）: 意味的単純化による層状画像ベクトル化
Authors: Zhenyu Wang, Jianxi Huang, Zhida Sun, Yuanhao Gong, Daniel Cohen-Or, Min Lu,
Abstract要約: 本研究は, セマンティック・アライン・マクロ構造からより細部まで, 階層的ベクトルとしてイメージを再構成するプログレッシブ・イメージ・ベクター化手法を提案する。そこで本研究では,Score Distillation Smpling 機構における特徴平均化効果を利用した画像単純化手法を提案する。生成されたベクトルは、対象画像の明示的で暗黙的なセマンティック構造とよく一致している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 45.55066618943338
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This work presents a progressive image vectorization technique that reconstructs the raster image as layer-wise vectors from semantic-aligned macro structures to finer details. Our approach introduces a new image simplification method leveraging the feature-average effect in the Score Distillation Sampling mechanism, achieving effective visual abstraction from the detailed to coarse. Guided by the sequence of progressive simplified images, we propose a two-stage vectorization process of structural buildup and visual refinement, constructing the vectors in an organized and manageable manner. The resulting vectors are layered and well-aligned with the target image's explicit and implicit semantic structures. Our method demonstrates high performance across a wide range of images. Comparative analysis with existing vectorization methods highlights our technique's superiority in creating vectors with high visual fidelity, and more importantly, achieving higher semantic alignment and more compact layered representation. The project homepage is https://szuviz.github.io/layered_vectorization/.
Abstract（参考訳）: 本研究では,ラスタ画像を階層的ベクトルとして,セマンティックなマクロ構造から細部まで再構成するプログレッシブな画像ベクトル化手法を提案する。提案手法では, 精細度から粗度まで効果的に視覚的抽象化を実現するため, Score Distillation Smpling 機構における特徴平均効果を利用した新しい画像単純化手法を提案する。そこで本研究では, 構造的構築と視覚的洗練の2段階ベクター化プロセスを提案し, ベクトルを組織的かつ管理可能な方法で構築する。生成されたベクトルは、対象画像の明示的で暗黙的なセマンティック構造とよく一致している。提案手法は,幅広い画像にまたがって高い性能を示す。既存のベクトル化法との比較分析は、高い視覚的忠実度を持つベクトルの作成において、我々の技術が優れていることを強調し、さらに重要なことは、より高い意味的アライメントとよりコンパクトな層表現を実現することである。プロジェクトのホームページはhttps://szuviz.github.io/layered_vectorization/である。

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