論文の概要: SVGFusion: Scalable Text-to-SVG Generation via Vector Space Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10437v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 09:02:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:59:09.772468
• Title: SVGFusion: Scalable Text-to-SVG Generation via Vector Space Diffusion
• Title（参考訳）: SVGFusion:ベクトル空間拡散によるスケーラブルテキスト-SVG生成
• Authors: Ximing Xing, Juncheng Hu, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu,
• Abstract要約: SVGFusionは、現実のSVGデータへのスケーリングが可能なテキストからSVGモデルである。 人気のあるText-to-Imageフレームワークを使って、ベクターグラフィックスのための連続的な潜伏空間を学習する。 品質と一般化性の向上を実現し、新たなSVGコンテンツ作成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.01103570298614
• License:
• Abstract: The generation of Scalable Vector Graphics (SVG) assets from textual data remains a significant challenge, largely due to the scarcity of high-quality vector datasets and the limitations in scalable vector representations required for modeling intricate graphic distributions. This work introduces SVGFusion, a Text-to-SVG model capable of scaling to real-world SVG data without reliance on a text-based discrete language model or prolonged SDS optimization. The essence of SVGFusion is to learn a continuous latent space for vector graphics with a popular Text-to-Image framework. Specifically, SVGFusion consists of two modules: a Vector-Pixel Fusion Variational Autoencoder (VP-VAE) and a Vector Space Diffusion Transformer (VS-DiT). VP-VAE takes both the SVGs and corresponding rasterizations as inputs and learns a continuous latent space, whereas VS-DiT learns to generate a latent code within this space based on the text prompt. Based on VP-VAE, a novel rendering sequence modeling strategy is proposed to enable the latent space to embed the knowledge of construction logics in SVGs. This empowers the model to achieve human-like design capabilities in vector graphics, while systematically preventing occlusion in complex graphic compositions. Moreover, our SVGFusion's ability can be continuously improved by leveraging the scalability of the VS-DiT by adding more VS-DiT blocks. A large-scale SVG dataset is collected to evaluate the effectiveness of our proposed method. Extensive experimentation has confirmed the superiority of our SVGFusion over existing SVG generation methods, achieving enhanced quality and generalizability, thereby establishing a novel framework for SVG content creation. Code, model, and data will be released at: \href{https://ximinng.github.io/SVGFusionProject/}{https://ximinng.github.io/SVGFusionProject/}
• Abstract（参考訳）: テキストデータからのスケーラブルベクトルグラフィックス(SVG)資産の生成は、高品質なベクトルデータセットの不足と、複雑なグラフィック分布のモデリングに必要なスケーラブルなベクトル表現の制限により、依然として大きな課題である。 本研究は,テキストベース離散言語モデルや長期SDS最適化に依存することなく,実世界のSVGデータにスケール可能なテキスト間SVGモデルであるSVGFusionを紹介する。 SVGFusionの本質は、人気のあるText-to-Imageフレームワークを用いて、ベクトルグラフィックスのための連続的な潜伏空間を学習することである。 具体的には、SVGFusionはVector-Pixel Fusion Variational Autoencoder (VP-VAE)とVector Space Diffusion Transformer (VS-DiT)の2つのモジュールで構成される。 VP-VAEはSVGと対応するラスタライゼーションの両方を入力として受け取り、連続的な潜伏空間を学習する一方、VS-DiTはテキストプロンプトに基づいてこの空間内で潜伏コードを生成することを学習する。 VP-VAE に基づいた新しいレンダリングシーケンスモデリング手法を提案し,SVG に構築論理の知識を埋め込む。 これにより、複雑なグラフィック構成の閉塞を体系的に防止しつつ、ベクトルグラフィックスにおいて人間のような設計能力を達成することができる。 さらに、VS-DiTブロックを追加することで、VS-DiTのスケーラビリティを活用することで、SVGFusionの能力を継続的に改善することができる。 提案手法の有効性を評価するため,大規模SVGデータセットを収集した。 大規模な実験により,既存のSVG生成法よりもSVGFの優位性が確認され,品質と一般化性が向上し,SVGコンテンツ作成のための新たな枠組みが確立された。 コード、モデル、データは次の通りリリースされる。 \href{https://ximinng.github.io/SVGFusionProject/}{https://ximinng.github.io/SVGFusionProject/}

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