omnisvg:全球首个端到端多模态svg生成模型
OmniSVG是由复旦大学和StepFun联合研发的全球首个端到端多模态可缩放矢量图形(SVG)生成模型。它基于预训练视觉语言模型(VLM),采用创新的SVG标记化方法,将SVG命令和坐标参数化为离散标记,巧妙地解耦了结构逻辑和几何细节,从而高效生成从简单图标到复杂动漫角色等各种高质量SVG图形。
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核心功能:
- 多模态输入: 支持文本描述、图像参考或角色参考等多种输入模式,生成多样化SVG图形。
- 高效生成与训练: 利用预训练VLM Qwen-VL和创新的SVG标记化方法,训练效率提升3倍以上,可处理3万个标记的序列,生成细节丰富的复杂SVG。
- 专属数据集与评估标准: 发布了包含200万个多模态标注SVG资源的MMSVG-2M数据集,并提出了MMSVG-Bench标准化评估协议。
- 高实用性与可编辑性: 生成的SVG文件可无限缩放且完全可编辑,能与Adobe Illustrator等专业设计软件无缝衔接。
技术原理详解:
OmniSVG的核心技术在于:
- 预训练VLM: 基于Qwen-VL预训练视觉语言模型,实现图像和文本信息的深度融合。
- 创新SVG标记化: 将SVG命令和坐标参数化为离散标记,类似自然语言处理,提升训练效率,并保留生成复杂SVG结构的能力。
- 端到端生成框架: 支持直接从多种输入生成SVG图形,克服了传统方法的局限性。
- 高效训练与长序列处理: 训练速度提升显著,可处理超长序列,生成细节丰富的复杂图形。
项目资源:
- 项目官网: https://www.php.cn/link/b689e747d1360e42e9dbb90fa68d9e83
- Github仓库: https://www.php.cn/link/039b9f5c48fb1bbea76b82b43d43ea74
- HuggingFace模型库: https://www.php.cn/link/5e7b46caa9a02a3e3af097af5d27fab5
- arXiv技术论文: https://www.php.cn/link/b398807ae3446a3fc2aface42e1c1aff
应用场景:
OmniSVG在多个领域具有广泛的应用前景:
- 品牌标识设计: 快速生成品牌图标,节省设计时间。
- 网页前端开发: 生成可无损缩放的矢量图标,适应各种分辨率。
- 游戏角色及场景设计: 生成游戏素材,提升游戏美术品质。
- 动态角色生成: 基于角色参考,生成不同姿势或场景的矢量图形。
- 原型设计: 快速生成图标、插图或角色原型,加速创作流程。










