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CVPRSuperSVG: 基于超像素的可缩放矢量图形合成
提出了一种基于超像素的矢量化模型 SuperSVG，它通过将输入图像分解成超像素，采用两阶段自训练框架和动态路径扭曲损失来实现图像的快速高精度矢量化。与现有方法相比，该方法在重建精度和推理时间方面表现出更优的性能。
PDF20 days ago
CVPRSVGEditBench: 一个用于量化评估 LLM SVG 编辑能力的基准数据集
对 SVG 进行编辑的能力的定量评估
PDF2 months ago
超越像素：探索视觉语言模型生成简单图像的人类可读 SVG
通过引入我们的方法（Simple-SVG-Generation，简称 S extsuperscript {2} VG extsuperscript {2}），我们专注于生成准确且简单的 SVG 图像，与人类的可读性和理解力相一致，通过与先进
PDF7 months ago
SAMVG：一种具有分段任意物体模型的多阶段图像矢量化模型
本文提出了 SAMVG，一种多阶段模型，用于将光栅图像转换为可缩放矢量图形（SVG）。经过一系列广泛的实验，我们证明 SAMVG 可以在任何领域内生成高质量的 SVG，同时所需的计算时间和复杂性较之前的最新方法更少。
PDF8 months ago
VectorFusion: 基于像素扩散模型的文本到 SVG 的抽象转换
该研究使用扩散模型和分数蒸馏采样，通过对像素图像的文本条件训练生成可导出为 SVG 的矢量图形，并在优化可微分的矢量图形栅格化器方面实现了语义知识的提取，实验结果表明其较之于过去的工作具有更高的生成质量和更丰富的样式，包括像素艺术和手绘图。
PDF2 years ago
CVPR基于层次的图像矢量化
本文提出了一种名为 LIVE 的图像逐层矢量化方法，它能够将光栅图像转换为 SVG，并同时保持其图像拓扑结构，通过新的贝塞尔路径，新设计的损失函数以及逐元件路径初始化技术来优化路径，实验结果表明，LIVE 比以前的工作呈现更有说服力的矢量形
PDF2 years ago