論文の概要: Vector Scaffolding: Inter-Scale Orchestration for Differentiable Image Vectorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11913v1
• Date: Tue, 12 May 2026 10:27:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.796782
• Title: Vector Scaffolding: Inter-Scale Orchestration for Differentiable Image Vectorization
• Title（参考訳）: Vector Scaffolding: 画像ベクトル化のためのスケール間オーケストレーション
• Authors: Jaerin Lee, Kanggeon Lee, Kyoung Mu Lee,
• Abstract要約: 本稿では,フラットなピクセルマッチングからベクトルグラフィックスに適した構造化トポロジ構築へ移行する,新しい階層的最適化フレームワークを提案する。 実験により,PSNRを従来の技術に比べて最大1.4dB向上させながら,2.5times$で最適化を高速化することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.98909774916165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Differentiable vector graphics have enabled powerful gradient-based optimization of vector primitives directly from raster images. However, existing frameworks formulate this as a flat optimization problem, forcing hundreds to thousands of randomly initialized curves to blindly compete for pixel-level error reduction. This disordered optimization leads to topology collapse, where macroscopic structures are distorted by internal high-frequency noise, resulting in a redundant and uneditable "polygon soup" that limits practical editability. To address this limitation, we propose Vector Scaffolding, a novel hierarchical optimization framework that shifts from flat pixel-matching to structured topological construction tailored for vector graphics. By identifying a key cause of topology collapse as the mathematical imbalance between area and boundary gradients, we introduce Interior Gradient Aggregation to stabilize the learning dynamics of multi-scale curve mixtures. Upon this stabilized landscape, we employ Progressive Stratification and Rapid Inflation Scheduling to progressively densify vector primitives with extremely high learning rates ($\times 50$). Experiments demonstrate that our approach accelerates optimization by $2.5\times$ while simultaneously improving PSNR by up to 1.4 dB over the previous state of the art.
• Abstract（参考訳）: 微分可能ベクトルグラフィックスは、ラスタ画像から直接ベクトルプリミティブの強力な勾配に基づく最適化を可能にした。 しかし、既存のフレームワークはこれをフラットな最適化問題として定式化し、数百から数千のランダムな初期化曲線は、ピクセルレベルのエラー低減に盲目的に競合する。 この混乱した最適化はトポロジーの崩壊を招き、内部の高周波ノイズによってマクロ構造が歪んでしまう。 この制限に対処するために,ベクトルグラフィックスに適した平坦なピクセルマッチングから構造化トポロジ構築へ移行する,新しい階層的最適化フレームワークであるVector Scaffoldingを提案する。 領域と境界勾配の数学的不均衡としてトポロジ崩壊の重要な原因を同定することにより,多スケール曲線混合の学習力学を安定化させる内部グラディエント・アグリゲーションを導入する。 この安定化されたランドスケープでは、プログレッシブ・ストラテフィケーションとラピッド・インフレーション・スケジューリングを使用して、非常に高い学習率(50ドル)でベクトルプリミティブを段階的に密度化します。 実験により,PSNRを従来の最先端技術よりも最大1.4dB向上させながら,最適化を2.5\times$で高速化することを示した。

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