論文の概要: LayerTracer: Cognitive-Aligned Layered SVG Synthesis via Diffusion Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01105v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 06:49:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:59:29.538428
• Title: LayerTracer: Cognitive-Aligned Layered SVG Synthesis via Diffusion Transformer
• Title（参考訳）: LayerTracer: 拡散変換器による認知適応型SVG合成
• Authors: Yiren Song, Danze Chen, Mike Zheng Shou,
• Abstract要約: LayerTracerは拡散トランスフォーマーで、設計者の階層化された生成プロセスを、シーケンシャルな設計操作の新たなデータセットから学習することでギャップを埋める。 画像ベクトル化には,参照画像を潜在トークンにエンコードする条件拡散機構を導入する。 実験では、生成品質と編集性の両方において、最適化ベースとニューラルベースラインに対してLayerTracerの優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.881925697226656
• License:
• Abstract: Generating cognitive-aligned layered SVGs remains challenging due to existing methods' tendencies toward either oversimplified single-layer outputs or optimization-induced shape redundancies. We propose LayerTracer, a diffusion transformer based framework that bridges this gap by learning designers' layered SVG creation processes from a novel dataset of sequential design operations. Our approach operates in two phases: First, a text-conditioned DiT generates multi-phase rasterized construction blueprints that simulate human design workflows. Second, layer-wise vectorization with path deduplication produces clean, editable SVGs. For image vectorization, we introduce a conditional diffusion mechanism that encodes reference images into latent tokens, guiding hierarchical reconstruction while preserving structural integrity. Extensive experiments demonstrate LayerTracer's superior performance against optimization-based and neural baselines in both generation quality and editability, effectively aligning AI-generated vectors with professional design cognition.
• Abstract（参考訳）: 認知に整合したSVGの生成は、単純化された単一層出力や最適化によって引き起こされる形状冗長性に対する既存の手法の傾向のため、依然として困難である。 本稿では,このギャップを埋める拡散トランスフォーマーベースのフレームワークであるLayerTracerを提案する。 まず、テキスト条件のDiTは、人間の設計ワークフローをシミュレートする多相ラスタ化構築青写真を生成する。 第二に、経路重複によるレイヤワイドベクトル化はクリーンで編集可能なSVGを生成する。 画像ベクトル化には,参照画像を潜在トークンに符号化し,構造的整合性を維持しつつ階層的再構成を導く条件拡散機構を導入する。 大規模な実験では、生成品質と編集性の両方において、最適化ベースとニューラルベースラインに対するLayerTracerの優れたパフォーマンスを示し、AI生成ベクターとプロの設計認知を効果的に整合させる。

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