論文の概要: SVG360: Multi-View SVG Generation with Geometric and Color Consistency from a Single SVG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16766v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 19:33:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:18.797653
• Title: SVG360: Multi-View SVG Generation with Geometric and Color Consistency from a Single SVG
• Title（参考訳）: SVG360:1つのSVGから幾何学的および色一貫性を持つ多視点SVG生成
• Authors: Mengnan Jiang, Zhaolin Sun, Christian Franke, Michele Franco Adesso, Antonio Haas, Grace Li Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,単一のSVG入力から多視点一貫したSVGを生成する3段階のフレームワークを提案する。 結果として得られたSVGは、ビュー間で強い色の一貫性を示し、冗長なパスを著しく低減し、微細な構造的詳細を保持する。 この作業は生成的モデリングと構造化ベクトル表現を橋渡しし、単一の入力とオブジェクトレベルのマルチビュー生成へのスケーラブルなルートを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.558477573183958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scalable Vector Graphics (SVGs) are central to modern design workflows, offering scaling without distortion and precise editability. However, for single object SVGs, generating multi-view consistent SVGs from a single-view input remains underexplored. We present a three stage framework that produces multi-view SVGs with geometric and color consistency from a single SVG input. First, the rasterized input is lifted to a 3D representation and rendered under target camera poses, producing multi-view images of the object. Next, we extend the temporal memory mechanism of Segment Anything 2 (SAM2) to the spatial domain, constructing a spatial memory bank that establishes part level correspondences across neighboring views, yielding cleaner and more consistent vector paths and color assignments without retraining. Finally, during the raster to vector conversion, we perform path consolidation and structural optimization to reduce redundancy while preserving boundaries and semantics. The resulting SVGs exhibit strong geometric and color consistency across views, significantly reduce redundant paths, and retain fine structural details. This work bridges generative modeling and structured vector representation, providing a scalable route to single input, object level multi-view SVG generation and supporting applications such as asset creation and semantic vector editing.
• Abstract（参考訳）: スケーラブルベクトルグラフィックス(SVG)は現代的な設計ワークフローの中心であり、歪みや正確な編集性のないスケーリングを提供する。 しかし、単一オブジェクトのSVGでは、単一ビュー入力から複数ビュー一貫したSVGを生成することは未定である。 1つのSVG入力から幾何的および色の整合性を持つ多視点SVGを生成する3段階のフレームワークを提案する。 まず、ラスタ化された入力を3D表現にリフトし、ターゲットカメラのポーズの下でレンダリングし、オブジェクトのマルチビュー画像を生成する。 次に、Segment Anything 2 (SAM2) の時空間記憶機構を空間領域に拡張し、隣接するビューにまたがる部分レベルの対応を確立する空間記憶バンクを構築する。 最後に,ラスタからベクトル変換の間,境界や意味を保ちながら冗長性を低減するため,経路統合と構造最適化を行う。 結果として得られたSVGは、ビュー全体にわたって強い幾何学的および色の整合性を示し、冗長なパスを著しく低減し、微細な構造的詳細を保持する。 この作業は生成モデルと構造化ベクトル表現を橋渡しし、単一入力へのスケーラブルな経路、オブジェクトレベルの多視点SVG生成、アセット生成やセマンティックベクトル編集などのアプリケーションをサポートする。

関連論文リスト

• RoboSVG: A Unified Framework for Interactive SVG Generation with Multi-modal Guidance [32.59099674596894]
  RoboSVGは、テキスト、ビジュアル、数値信号でガイドされる対話的なSVGを生成するための統一されたフレームワークである。 このフレームワークをサポートするために、100万のサンプルからなる大規模データセットであるRoboDrawを構築した。 RoboSVGはタスク間のクエリコンプライアンスと視覚的忠実性を向上し、汎用SVG生成における新しい最先端技術を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-26T13:57:08Z)
• InternSVG: Towards Unified SVG Tasks with Multimodal Large Language Models [65.49118879021016]
  統合データベンチマークモデルスイートであるInternSVGファミリを提示する。 SAgogeはSVGタスクのための最大かつ最も包括的なマルチモーダルデータセットである。 本稿では,SVG 固有の特殊トークンを用いた SVG 理解,編集,生成のための統合型 MLLM である InternSVG を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T12:38:04Z)
• SVGThinker: Instruction-Aligned and Reasoning-Driven Text-to-SVG Generation [47.390332111383294]
  本稿では,SVGコードの生成を可視化プロセスと整合させる推論駆動型フレームワークであるSVGThinkerを紹介する。 パイプラインはまず各プリミティブをシーケンスでレンダリングし、マルチモーダルモデルを使用して画像とコードを注釈付けします。 最先端のベースラインに対する実験では、SVGThinkerはより安定し、編集可能で、高品質なSVGを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T05:25:00Z)
• OmniSVG: A Unified Scalable Vector Graphics Generation Model [69.59073636922287]
  我々は、エンドツーエンドのマルチモーダルSVG生成に事前訓練されたビジョンランゲージモデルを活用する統一フレームワークであるOmniSVGを提案する。 SVGコマンドと座標を離散トークンにパラメタ化することにより、OmniSVGは複雑なSVG構造の合成を維持しながら、低レベルの幾何学から構造論理を分離し、効率的なトレーニングを行う。 本稿では,200万の注釈付きSVGアセットを持つマルチモーダルデータセットMMSVG-2Mと,条件付きSVG生成タスクの標準化された評価プロトコルを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T17:59:49Z)
• DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation [217.86315551526235]
  本稿では,複雑なSVGアイコンの生成と操作のために,DeepSVGと呼ばれる新しい階層型生成ネットワークを提案する。 我々のアーキテクチャは、その形状自体をエンコードする低レベルのコマンドから、効果的に高レベルの形状を分離します。 我々のネットワークは、多様なベクトルグラフィックスを正確に再構築し、強力なアニメーションツールとして機能することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-22T09:36:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。