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 矢量图形 机器人控制

📋 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和精度。
  2. RoboSVG通过多模态引导、专用生成模块和数值细化，实现高质量交互式SVG生成。
  3. RoboDraw数据集包含百万级样本，实验证明RoboSVG在多种任务上超越现有技术水平。

📝 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，每个样本都将SVG生成条件（例如，文本、图像和部分SVG）与其对应的ground-truth 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（Text-to-SVG、Image-to-SVG）和交互式生成（PartialSVG-to-SVG、PartialImage-to-SVG）。大量实验表明，RoboSVG在各项任务中均实现了卓越的查询依从性和视觉保真度，从而在通用SVG生成方面建立了新的state-of-the-art。该项目的数据集和源代码将很快公开。

🔬 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）时存在困难，难以保证生成结果的查询依从性和视觉保真度。尤其是在交互式SVG生成任务中，如何有效利用用户提供的部分SVG或图像信息，生成符合用户意图的完整SVG，是一个挑战。

核心思路：RoboSVG的核心思路是利用多模态信息作为生成SVG的引导，通过一个统一的框架，将文本、图像和数值信号融合起来，指导SVG的生成过程。这种方法旨在提高生成SVG的质量和可控性，使其更符合用户的需求。

技术框架：RoboSVG框架包含以下几个主要模块：1) 多模态引导生成模块：根据输入查询（文本、图像、部分SVG）生成多模态引导信号。2) SVG生成模块：利用多模态引导信号，生成候选SVG。3) 数值引导细化模块：在数值引导下，对候选SVG进行细化，提高其质量。整个流程是先粗略生成，再精细调整，逐步逼近目标SVG。

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、视觉和数值信号，从而生成高质量的交互式SVG。此外，RoboDraw数据集的构建也为SVG生成领域的研究提供了重要的数据支持。

关键设计：RoboSVG的具体实现细节（如网络结构、损失函数等）在论文中未详细说明，属于未知信息。但可以推测，多模态引导生成模块可能采用Transformer等模型，SVG生成模块可能基于GAN或VAE等生成模型，数值引导细化模块可能使用强化学习或优化算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

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state-of-the-art方法。具体性能数据和提升幅度在论文中未给出详细量化结果，属于未知信息，但摘要中强调了其卓越的查询依从性和视觉保真度。

🎯 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、游戏开发、教育等领域。它可以用于快速生成各种矢量图形，简化设计流程，提高生产效率。在机器人控制领域，SVG可以用于描述机器人的运动轨迹，实现精确的运动控制。此外，RoboSVG还可以用于生成个性化的教育资源，例如交互式绘图教程。

📄 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.