Bézier Splatting for Fast and Differentiable Vector Graphics

要約

微分可能なベクトルグラフィックス（VG）は画像ベクトル化とベクトル合成で広く使用されていますが、既存の表現は高解像度画像の高品質のレンダリング結果を達成するために最適化し、苦労しています。
この作業では、b \ ‘ezierスプラッティングと呼ばれる新しい微分可能なVG表現を導入し、高速でありながら忠実度の高いVGラスター化を可能にします。
b \ ‘ezierスプラッティングサンプルb \’ ezier曲線に沿った2Dガウスのサンプルは、オブジェクト境界で位置勾配を自然に提供します。
効率的なスプラッティングベースの微分可能なラスターザーのおかげで、b \ ‘ezierスプラッティングは、diffvgと比較して、開いた曲線の前方および後方ラスター化ステップあたり20倍以上の速い速度を達成します。
さらに、曲線の空間分布を動的に調整してローカルミニマイを逃れ、VGの品質をさらに向上させる適応的な剪定および密度化戦略を導入します。
実験結果は、b \ ‘ezierスプラッツが視覚的忠実度が向上し、最適化速度が10倍高くなると、既存の方法を大幅に上回ることを示しています。

要約(オリジナル)

Differentiable vector graphics (VGs) are widely used in image vectorization and vector synthesis, while existing representations are costly to optimize and struggle to achieve high-quality rendering results for high-resolution images. This work introduces a new differentiable VG representation, dubbed B\’ezier splatting, that enables fast yet high-fidelity VG rasterization. B\’ezier splatting samples 2D Gaussians along B\’ezier curves, which naturally provide positional gradients at object boundaries. Thanks to the efficient splatting-based differentiable rasterizer, B\’ezier splatting achieves over 20x and 150x faster per forward and backward rasterization step for open curves compared to DiffVG. Additionally, we introduce an adaptive pruning and densification strategy that dynamically adjusts the spatial distribution of curves to escape local minima, further improving VG quality. Experimental results show that B\’ezier splatting significantly outperforms existing methods with better visual fidelity and 10x faster optimization speed.

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