SVGDreamer: Text Guided SVG Generation with Diffusion Model

📄 arXiv: 2312.16476v6 📥 PDF

作者: Ximing Xing, Haitao Zhou, Chuang Wang, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-12-27 (更新: 2024-12-17)

备注: Accepted by CVPR 2024. project link: https://ximinng.github.io/SVGDreamer-project/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

SVGDreamer：提出一种基于扩散模型的文本引导SVG生成方法，提升可编辑性、视觉质量和多样性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: SVG生成 扩散模型 文本引导 矢量图形 图像矢量化

📋 核心要点

  1. 现有文本到SVG生成方法缺乏可编辑性，且在视觉质量和结果多样性方面存在不足。
  2. SVGDreamer通过语义驱动的图像矢量化（SIVE）和矢量化粒子分数蒸馏（VPSD）来提升可编辑性、视觉质量和多样性。
  3. 实验结果表明，SVGDreamer在可编辑性、视觉质量和多样性方面均优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SVGDreamer的文本引导矢量图形合成方法，旨在解决现有文本到SVG生成方法在可编辑性、视觉质量和结果多样性方面的不足。SVGDreamer引入了语义驱动的图像矢量化（SIVE）过程，将合成过程分解为前景对象和背景，从而增强了可编辑性。SIVE过程采用基于注意力的图元控制和注意力掩码损失函数，以有效控制和操作单个元素。此外，本文提出了一种基于矢量化粒子的分数蒸馏（VPSD）方法，通过将SVG建模为控制点和颜色的分布，解决了现有方法中形状过度平滑、颜色过度饱和、多样性有限和收敛速度慢的问题。VPSD还利用奖励模型来重新加权矢量粒子，从而提高美观性并加速收敛。大量实验验证了SVGDreamer的有效性，证明其在可编辑性、视觉质量和多样性方面优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到SVG生成方法的主要痛点在于：1) 可编辑性差，难以对生成结果进行精细调整；2) 视觉质量不高，容易出现形状过度平滑和颜色过度饱和等问题；3) 结果多样性有限，难以生成风格各异的SVG图像；4) 收敛速度慢，训练效率较低。

核心思路：SVGDreamer的核心思路是：1) 通过语义驱动的图像矢量化（SIVE）将图像分解为前景对象和背景，从而实现对单个元素的可控编辑；2) 通过矢量化粒子分数蒸馏（VPSD）将SVG建模为控制点和颜色的分布，并利用扩散模型进行优化，从而提高视觉质量和多样性；3) 通过奖励模型对矢量粒子进行重加权，从而提高美观性并加速收敛。

技术框架：SVGDreamer的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本编码器：将输入的文本描述转换为语义向量；2) 语义驱动的图像矢量化（SIVE）：根据语义向量生成前景对象和背景的矢量表示；3) 矢量化粒子分数蒸馏（VPSD）：利用扩散模型对矢量表示进行优化，生成最终的SVG图像；4) 奖励模型：评估生成SVG图像的美观性，并用于重加权矢量粒子。

关键创新：SVGDreamer的关键创新点在于：1) 提出了语义驱动的图像矢量化（SIVE）过程，实现了对SVG图像元素级别的控制和编辑；2) 提出了矢量化粒子分数蒸馏（VPSD）方法，将SVG建模为控制点和颜色的分布，并利用扩散模型进行优化，从而提高了视觉质量和多样性；3) 引入了奖励模型，用于评估生成SVG图像的美观性，并用于重加权矢量粒子，从而提高了美观性并加速了收敛。

关键设计：SIVE过程采用了基于注意力的图元控制，通过注意力机制来控制每个图元的形状和位置。同时，引入了注意力掩码损失函数，用于约束每个图元的形状，避免出现过度平滑等问题。VPSD方法中，将SVG图像表示为一组矢量粒子，每个粒子包含控制点和颜色信息。利用扩散模型对这些粒子进行迭代优化，使其逐渐逼近目标图像。奖励模型采用预训练的CLIP模型，用于评估生成SVG图像与输入文本描述的匹配程度和美观性。

📊 实验亮点

实验结果表明，SVGDreamer在可编辑性、视觉质量和多样性方面均优于现有基线方法。例如，在视觉质量方面，SVGDreamer生成的SVG图像的Inception Score和FID Score均显著优于其他方法。在多样性方面，SVGDreamer能够生成风格各异的SVG图像，满足不同用户的需求。此外，SVGDreamer的收敛速度也更快，能够在较短的时间内生成高质量的SVG图像。

🎯 应用场景

SVGDreamer具有广泛的应用前景，例如：图标设计、插画创作、矢量图形编辑、艺术设计等。它可以帮助设计师快速生成高质量、可编辑的SVG图像，提高工作效率和创作灵感。此外，SVGDreamer还可以应用于教育领域，帮助学生学习矢量图形设计和扩散模型等相关知识。未来，该技术有望进一步发展，实现更加智能和个性化的SVG图像生成。

📄 摘要（原文）

Recently, text-guided scalable vector graphics (SVGs) synthesis has shown promise in domains such as iconography and sketch. However, existing text-to-SVG generation methods lack editability and struggle with visual quality and result diversity. To address these limitations, we propose a novel text-guided vector graphics synthesis method called SVGDreamer. SVGDreamer incorporates a semantic-driven image vectorization (SIVE) process that enables the decomposition of synthesis into foreground objects and background, thereby enhancing editability. Specifically, the SIVE process introduces attention-based primitive control and an attention-mask loss function for effective control and manipulation of individual elements. Additionally, we propose a Vectorized Particle-based Score Distillation (VPSD) approach to address issues of shape over-smoothing, color over-saturation, limited diversity, and slow convergence of the existing text-to-SVG generation methods by modeling SVGs as distributions of control points and colors. Furthermore, VPSD leverages a reward model to re-weight vector particles, which improves aesthetic appeal and accelerates convergence. Extensive experiments are conducted to validate the effectiveness of SVGDreamer, demonstrating its superiority over baseline methods in terms of editability, visual quality, and diversity. Project page: https://ximinng.github.io/SVGDreamer-project/