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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10437v2
• Date: Sun, 23 Mar 2025 16:20:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 21:22:27.403201
• 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: 本稿では,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の中核となる考え方は、人気のあるText-to-Imageフレームワークを使用して、ベクトルグラフィックスの連続的な潜在空間を学習することである。 SVGFを効果的に訓練し,評価するために,大規模で高品質なSVGデータセットであるSVGX-Datasetを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.01103570298614
• License:
• Abstract: In this work, we introduce SVGFusion, a Text-to-SVG model capable of scaling to real-world SVG data without relying on text-based discrete language models or prolonged Score Distillation Sampling (SDS) optimization. The core idea of SVGFusion is to utilize a popular Text-to-Image framework to learn a continuous latent space for vector graphics. Specifically, SVGFusion comprises two key modules: a Vector-Pixel Fusion Variational Autoencoder (VP-VAE) and a Vector Space Diffusion Transformer (VS-DiT). The VP-VAE processes both SVG codes and their corresponding rasterizations to learn a continuous latent space, while the VS-DiT generates latent codes within this space based on the input text prompt. Building on the VP-VAE, we propose a novel rendering sequence modeling strategy which enables the learned latent space to capture the inherent creation logic of SVGs. This allows the model to generate SVGs with higher visual quality and more logical construction, while systematically avoiding occlusion in complex graphic compositions. Additionally, the scalability of SVGFusion can be continuously enhanced by adding more VS-DiT blocks. To effectively train and evaluate SVGFusion, we construct SVGX-Dataset, a large-scale, high-quality SVG dataset that addresses the scarcity of high-quality vector data. Extensive experiments demonstrate the superiority of SVGFusion over existing SVG generation methods, establishing a new framework for SVG content creation. Code, model, and data will be released at: https://ximinng.github.io/SVGFusionProject/
• Abstract（参考訳）: 本研究では,テキストベースの離散言語モデルやSDS(Score Distillation Sampling)の長期最適化に頼ることなく,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の中核となる考え方は、人気のあるText-to-Imageフレームワークを使用して、ベクトルグラフィックスの連続的な潜在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つの主要なモジュールから構成される。 VP-VAEはSVGコードとそれに対応するラスタ化の両方を処理して連続的な潜伏空間を学習し、VS-DiTは入力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。 本稿では,VP-VAEに基づく新しいレンダリングシーケンスモデリング手法を提案する。 これにより、複雑なグラフィック構成の閉塞を体系的に回避しながら、より高い視覚的品質とより論理的な構成でSVGを生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SVGFusionのスケーラビリティを継続的に向上することができる。 SVGFusionを効果的に訓練し評価するために,高品質なベクトルデータの不足に対処する大規模かつ高品質なSVGデータセットSVGX-Datasetを構築した。 大規模な実験により,既存のSVG生成法よりもSVGFusionの方が優れていることが示され,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、https://ximinng.github.io/SVGFusionProject/でリリースされる。

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