RoboSVG: A Unified Framework for Interactive SVG Generation with Multi-modal Guidance

📄 arXiv: 2510.22684v1 📥 PDF

作者: Jiuniu Wang, Gongjie Zhang, Quanhao Qian, Junlong Gao, Deli Zhao, Ran Xu

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-10-26

备注: 15 pages, 5 figures

💡 一句话要点

RoboSVG：多模态引导的交互式SVG统一生成框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: SVG生成 多模态学习 交互式设计 机器人控制 计算机视觉 深度学习 RoboDraw数据集

📋 核心要点

  1. 现有SVG生成方法难以有效融合多模态信息，限制了交互式设计的灵活性。
  2. RoboSVG通过多模态引导、专用生成模块和数值细化，实现高质量SVG生成。
  3. RoboDraw数据集和实验结果表明，RoboSVG在多种SVG生成任务中表现优异。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboSVG，一个统一的多模态框架，用于生成由文本、视觉和数值信号引导的交互式SVG。给定输入查询，RoboSVG模型首先生成多模态引导，然后通过专用生成模块合成候选SVG，最后在数值引导下细化它们，以产生高质量的输出。为了支持该框架，我们构建了RoboDraw，一个包含一百万个样本的大规模数据集，每个样本将SVG生成条件（例如，文本、图像和部分SVG）与其对应的真实SVG代码配对。RoboDraw数据集支持对四个任务的系统研究，包括基本生成（文本到SVG、图像到SVG）和交互式生成（PartialSVG到SVG、PartialImage到SVG）。大量实验表明，RoboSVG在各项任务中实现了卓越的查询依从性和视觉保真度，为通用SVG生成建立了新的技术水平。该项目的数据集和源代码即将公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有SVG生成方法在处理多模态输入（文本、图像、部分SVG）时存在挑战，难以实现精确和交互式的SVG生成。尤其是在交互式场景下，如何根据用户的部分输入生成完整的、符合预期的SVG图形是一个难题。现有方法通常难以保证生成结果的查询依从性和视觉保真度。

核心思路：RoboSVG的核心思路是利用多模态信息作为引导，通过一个统一的框架来生成和优化SVG。该框架首先将文本、图像等信息转化为多模态引导信号，然后利用这些信号生成初始的SVG候选，最后通过数值引导对SVG进行细化，从而提高生成结果的质量和精度。这种设计旨在更好地融合不同模态的信息，并利用数值优化来提升SVG的视觉效果。

技术框架：RoboSVG框架包含以下几个主要模块：1) 多模态引导模块：负责将输入的文本、图像或部分SVG转化为统一的多模态表示。2) SVG生成模块：基于多模态引导生成初始的SVG候选。3) 数值细化模块：利用数值优化技术，根据预定义的损失函数对SVG进行细化，以提高其视觉质量和查询依从性。整个流程是从多模态输入到SVG代码的端到端生成过程。

关键创新：RoboSVG的关键创新在于其统一的多模态框架，能够有效地融合文本、图像和数值信息，实现高质量的交互式SVG生成。与现有方法相比，RoboSVG不仅能够生成基本的SVG，还能够根据用户的交互输入进行动态调整和优化。此外，RoboDraw数据集的构建也为该领域的研究提供了重要的数据支持。

关键设计：RoboSVG的具体技术细节包括：多模态引导模块可能采用Transformer或其他注意力机制来融合不同模态的信息；SVG生成模块可能使用基于RNN或Transformer的序列生成模型；数值细化模块可能使用梯度下降或其他优化算法来最小化预定义的损失函数，例如，衡量生成SVG与目标SVG之间的差异的损失函数。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，RoboSVG在Text-to-SVG、Image-to-SVG、PartialSVG-to-SVG和PartialImage-to-SVG四个任务上均取得了显著的性能提升，超越了现有的基线方法。具体而言，RoboSVG在查询依从性和视觉保真度方面均有明显改善，能够生成更符合用户意图且视觉效果更好的SVG图形。RoboDraw数据集的构建也为该领域的研究提供了重要的资源。

🎯 应用场景

RoboSVG具有广泛的应用前景，包括数字设计、机器人控制、教育娱乐等领域。在数字设计中，它可以帮助设计师快速生成各种SVG图形，提高设计效率。在机器人控制中，SVG可以用于描述机器人的运动轨迹，实现精确的运动控制。在教育娱乐中，它可以用于创建交互式的绘图应用，激发学生的创造力。未来，RoboSVG有望成为一个强大的通用SVG生成工具。

📄 摘要（原文）

Scalable Vector Graphics (SVGs) are fundamental to digital design and robot control, encoding not only visual structure but also motion paths in interactive drawings. In this work, we introduce RoboSVG, a unified multimodal framework for generating interactive SVGs guided by textual, visual, and numerical signals. Given an input query, the RoboSVG model first produces multimodal guidance, then synthesizes candidate SVGs through dedicated generation modules, and finally refines them under numerical guidance to yield high-quality outputs. To support this framework, we construct RoboDraw, a large-scale dataset of one million examples, each pairing an SVG generation condition (e.g., text, image, and partial SVG) with its corresponding ground-truth SVG code. RoboDraw dataset enables systematic study of four tasks, including basic generation (Text-to-SVG, Image-to-SVG) and interactive generation (PartialSVG-to-SVG, PartialImage-to-SVG). Extensive experiments demonstrate that RoboSVG achieves superior query compliance and visual fidelity across tasks, establishing a new state of the art in versatile SVG generation. The dataset and source code of this project will be publicly available soon.