論文の概要: OmniLottie: Generating Vector Animations via Parameterized Lottie Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02138v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 17:59:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:57.017684
• Title: OmniLottie: Generating Vector Animations via Parameterized Lottie Tokens
• Title（参考訳）: OmniLottie:パラメータ化ロッティトークンによるベクトルアニメーションの生成
• Abstract要約: そこで我々は,ファイルから形状,アニメーション機能,制御パラメータを表すコマンドやパラメータの構造化シーケンスに変換する,よく設計されたLottieトークンを導入している。 このようなトークン化により、事前学習された視覚言語モデルに基づいてOmniLottieを構築し、マルチモーダルなインターリーブ命令に従い、高品質なベクトルアニメーションを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.699545482716736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: OmniLottie is a versatile framework that generates high quality vector animations from multi-modal instructions. For flexible motion and visual content control, we focus on Lottie, a light weight JSON formatting for both shapes and animation behaviors representation. However, the raw Lottie JSON files contain extensive invariant structural metadata and formatting tokens, posing significant challenges for learning vector animation generation. Therefore, we introduce a well designed Lottie tokenizer that transforms JSON files into structured sequences of commands and parameters representing shapes, animation functions and control parameters. Such tokenizer enables us to build OmniLottie upon pretrained vision language models to follow multi-modal interleaved instructions and generate high quality vector animations. To further advance research in vector animation generation, we curate MMLottie-2M, a large scale dataset of professionally designed vector animations paired with textual and visual annotations. With extensive experiments, we validate that OmniLottie can produce vivid and semantically aligned vector animations that adhere closely to multi modal human instructions.
• Abstract（参考訳）: OmniLottieは多モード命令から高品質なベクトルアニメーションを生成する汎用フレームワークである。 フレキシブルなモーションとビジュアルなコンテントコントロールのために、私たちは、形状とアニメーション動作の表現のための軽量JSONフォーマットであるLottieに焦点を当てています。 しかし、生のLottie JSONファイルには広範な不変構造メタデータとフォーマットトークンが含まれており、ベクトルアニメーション生成を学ぶ上で重要な課題となっている。 そこで我々は,JSONファイルを形状,アニメーション機能,制御パラメータを表すコマンドとパラメータの構造化シーケンスに変換する,よく設計されたLottieトークンを導入している。 このようなトークン化により、事前学習された視覚言語モデルに基づいてOmniLottieを構築し、マルチモーダルなインターリーブ命令に従い、高品質なベクトルアニメーションを生成することができる。 ベクトルアニメーション生成の研究をさらに進めるために,テキストとビジュアルアノテーションを組み合わせた,プロが設計したベクトルアニメーションの大規模データセットであるMMLottie-2Mをキュレートする。 広範にわたる実験により,OmniLottieはマルチモーダル・ヒューマン・インストラクションに密着した鮮明でセマンティックなベクトル・アニメーションを作成できることを確認した。

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