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

📄 arXiv: 2412.10488v3 📥 PDF

作者: Zehao Chen, Rong Pan

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR

发布日期: 2024-12-13 (更新: 2025-03-12)

备注: Project: https://svgbuilder.github.io

期刊: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2025, 39(3), 2358-2366

DOI: 10.1609/aaai.v39i3.32236

💡 一句话要点

SVGBuilder：基于文本引导的自回归Transformer的组件化彩色SVG生成

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: SVG生成 自回归模型 Transformer 组件化设计 文本引导 彩色SVG 图形生成

📋 核心要点

  1. 现有SVG生成方法计算成本高、复杂度高，难以高效生成高质量的彩色SVG。
  2. SVGBuilder提出了一种基于组件的自回归模型，通过文本引导生成彩色SVG，降低计算开销并提高效率。
  3. 实验结果表明，SVGBuilder生成SVG的速度比基于优化的方法快604倍，并在ColorSVG-100K数据集上表现出卓越性能。

📝 摘要（中文）

可缩放矢量图形（SVG）是重要的基于XML的通用图形格式，具有分辨率独立性和可扩展性。与栅格图像不同，SVG使用几何形状，并支持通过CSS和JavaScript进行交互、动画和操作。现有的SVG生成方法面临计算成本高和复杂度高等挑战。相比之下，人类设计师使用基于组件的工具来高效创建SVG。受此启发，SVGBuilder 引入了一种基于组件的自回归模型，用于从文本输入生成高质量的彩色 SVG。与传统方法相比，它显著降低了计算开销并提高了效率。我们的模型生成 SVG 的速度比基于优化的方法快 604 倍。为了解决现有 SVG 数据集的局限性并支持我们的研究，我们推出了 ColorSVG-100K，这是第一个大规模彩色 SVG 数据集，包含 100,000 个图形。该数据集填补了 SVG 生成模型颜色信息方面的空白，并增强了模型训练的多样性。与最先进模型的评估表明，SVGBuilder 在实际应用中表现出卓越的性能，突出了其在生成复杂 SVG 图形方面的效率和质量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从文本描述高效生成高质量彩色SVG图形的问题。现有方法，特别是基于优化的方法，计算成本高昂，效率低下，难以满足实际应用的需求。此外，现有的SVG数据集在颜色信息方面存在不足，限制了模型的训练和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是借鉴人类设计师使用组件化工具创建SVG的方式，设计一种基于组件的自回归模型。该模型将SVG图形分解为一系列可复用的组件，并通过自回归的方式逐步生成这些组件，从而降低计算复杂度并提高生成效率。同时，利用文本信息引导SVG的生成过程，保证生成结果与文本描述的一致性。

技术框架：SVGBuilder的技术框架主要包含以下几个模块：1) 文本编码器：将输入的文本描述编码为向量表示。2) 组件选择器：根据文本编码选择合适的SVG组件。3) 组件参数预测器：预测所选组件的参数，如位置、大小、颜色等。4) SVG渲染器：将生成的组件渲染成最终的SVG图形。整个流程采用自回归的方式，即每次生成一个组件后，将其作为输入反馈给模型，用于生成下一个组件。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了基于组件的自回归SVG生成模型。与传统的基于优化的方法相比，该方法显著降低了计算复杂度，提高了生成效率。此外，论文还构建了大规模彩色SVG数据集ColorSVG-100K，为SVG生成模型的研究提供了数据支持。

关键设计：模型使用Transformer作为核心架构，用于文本编码、组件选择和参数预测。损失函数包括组件选择损失和参数预测损失，用于优化模型的训练。为了保证生成SVG图形的质量，论文还引入了一些约束条件，如组件之间的重叠约束、颜色一致性约束等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SVGBuilder在生成速度上相比于基于优化的方法提升了高达604倍，显著降低了计算成本。同时，在ColorSVG-100K数据集上的实验结果表明，SVGBuilder能够生成高质量的彩色SVG图形，并在视觉效果和文本一致性方面优于现有的SVG生成模型。ColorSVG-100K数据集的发布也为后续研究提供了重要的数据资源。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图形设计、内容创作、教育娱乐等领域。例如，用户可以通过简单的文本描述快速生成所需的SVG图形，无需专业的图形设计技能。此外，该技术还可以用于自动化生成各种类型的SVG图标、插图和动画，提高生产效率，降低设计成本。未来，该技术有望与虚拟现实、增强现实等技术相结合，创造更加丰富的用户体验。

📄 摘要（原文）

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.