論文の概要: VecGlypher: Unified Vector Glyph Generation with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21461v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 00:27:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.650258
• Title: VecGlypher: Unified Vector Glyph Generation with Language Models
• Title（参考訳）: VecGlypher:言語モデルを用いた統一ベクトルグリフ生成
• Authors: Xiaoke Huang, Bhavul Gauri, Kam Woh Ng, Tony Ng, Mengmeng Xu, Zhiheng Liu, Weiming Ren, Zhaochong An, Zijian Zhou, Haonan Qiu, Yuyin Zhou, Sen He, Ziheng Wang, Tao Xiang, Xiao Han,
• Abstract要約: VecGlypherはテキスト記述や画像例から直接、高忠実度ベクトルグリフを生成する。 VecGlypherはSVGパストークンを自動回帰的に出力し、中間文字とターゲット文字を避ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.18215716168074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vector glyphs are the atomic units of digital typography, yet most learning-based pipelines still depend on carefully curated exemplar sheets and raster-to-vector postprocessing, which limits accessibility and editability. We introduce VecGlypher, a single multimodal language model that generates high-fidelity vector glyphs directly from text descriptions or image exemplars. Given a style prompt, optional reference glyph images, and a target character, VecGlypher autoregressively emits SVG path tokens, avoiding raster intermediates and producing editable, watertight outlines in one pass. A typography-aware data and training recipe makes this possible: (i) a large-scale continuation stage on 39K noisy Envato fonts to master SVG syntax and long-horizon geometry, followed by (ii) post-training on 2.5K expert-annotated Google Fonts with descriptive tags and exemplars to align language and imagery with geometry; preprocessing normalizes coordinate frames, canonicalizes paths, de-duplicates families, and quantizes coordinates for stable long-sequence decoding. On cross-family OOD evaluation, VecGlypher substantially outperforms both general-purpose LLMs and specialized vector-font baselines for text-only generation, while image-referenced generation reaches a state-of-the-art performance, with marked gains over DeepVecFont-v2 and DualVector. Ablations show that model scale and the two-stage recipe are critical and that absolute-coordinate serialization yields the best geometry. VecGlypher lowers the barrier to font creation by letting users design with words or exemplars, and provides a scalable foundation for future multimodal design tools.
• Abstract（参考訳）: ベクトルグリフはデジタルタイポグラフィーの原子単位であるが、ほとんどの学習ベースのパイプラインは、アクセシビリティと編集性を制限するために、注意深くキュレートされた既成のシートとラスタ・ツー・ベクター・ポストプロセッシングに依存している。 本稿では,テキスト記述や画像例から直接高忠実度ベクトルグリフを生成する,単一のマルチモーダル言語モデルであるVecGlypherを紹介する。 スタイルプロンプト、オプションの参照グリフイメージ、ターゲットキャラクタが与えられた後、VecGlypherはSVGパストークンを自動で出力し、ラスタ中間体を回避し、編集可能な水密なアウトラインを1パスで生成する。 タイポグラフィー対応のデータとトレーニングのレシピがこれを可能にします。 (i)39K雑音EnvatoフォントのSVG構文と長軸幾何をマスターするための大規模継続ステージ 事前処理は座標フレームの正規化、経路の正準化、家族の非重複化、安定的な長シーケンス復号化のための座標の量子化である。 クロスファミリーOOD評価では、VecGlypherは汎用LLMとテキストのみの特殊なベクトルフォントベースラインの両方を著しく上回り、画像参照生成は最先端のパフォーマンスに達し、DeepVecFont-v2とDualVectorを大きく上回っている。 アブレーションはモデルスケールと2段階のレシピが重要であり、絶対座標の直列化が最良の幾何学をもたらすことを示している。 VecGlypherは、フォント作成の障壁を減らし、ユーザーが単語や例えでデザインできるようにし、将来のマルチモーダルデザインツールのスケーラブルな基盤を提供する。

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