SVGBuilder: Component-Based Colored SVG Generation with Text-Guided Autoregressive Transformers

要約

スケーラブルベクトルグラフィック（SVG）は、汎用性の高いグラフィックスに不可欠なXMLベースの形式であり、解像度の独立性とスケーラビリティを提供します。
ラスター画像とは異なり、SVGは幾何学的な形状を使用し、CSSおよびJavaScriptを介したインタラクティブ性、アニメーション、操作をサポートします。
現在のSVG生成方法は、高い計算コストと複雑さに関連する課題に直面しています。
対照的に、人間のデザイナーは、効率的なSVG作成のためにコンポーネントベースのツールを使用します。
これに触発されたSVGBuilderは、テキスト入力から高品質の色のSVGを生成するためのコンポーネントベースのオートリーレッシブモデルを導入しています。
計算オーバーヘッドを大幅に削減し、従来の方法と比較して効率を向上させます。
私たちのモデルは、最適化ベースのアプローチよりも最大604倍高速でSVGを生成します。
既存のSVGデータセットの制限に対処し、調査をサポートするために、100,000のグラフィックスで構成される色付きSVGの最初の大規模なデータセットであるColorsVG-100Kを紹介します。
このデータセットは、SVG生成モデルの色情報のギャップを埋め、モデルトレーニングの多様性を高めます。
最先端のモデルに対する評価は、実際のアプリケーションでのSVGBuilderの優れたパフォーマンスを示しており、複雑なSVGグラフィックを生成する効率と品質を強調しています。

要約(オリジナル)

Scalable Vector Graphics (SVG) are essential XML-based formats for versatile graphics, offering resolution independence and scalability. Unlike raster images, SVGs use geometric shapes and support interactivity, animation, and manipulation via CSS and JavaScript. Current SVG generation methods face challenges related to high computational costs and complexity. In contrast, human designers use component-based tools for efficient SVG creation. Inspired by this, SVGBuilder introduces a component-based, autoregressive model for generating high-quality colored SVGs from textual input. It significantly reduces computational overhead and improves efficiency compared to traditional methods. Our model generates SVGs up to 604 times faster than optimization-based approaches. To address the limitations of existing SVG datasets and support our research, we introduce ColorSVG-100K, the first large-scale dataset of colored SVGs, comprising 100,000 graphics. This dataset fills the gap in color information for SVG generation models and enhances diversity in model training. Evaluation against state-of-the-art models demonstrates SVGBuilder’s superior performance in practical applications, highlighting its efficiency and quality in generating complex SVG graphics.

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