NeuralSVG是一种基于文本驱动的矢量图形生成技术,采用小型多层感知器(MLP)网络,将文本提示转换为具有层次结构的矢量图形。该模型以形状索引作为输入,输出形状参数,并通过可微分渲染器生成像素级输出。借助分数蒸馏采样(SDS)优化网络权重,构建图形的隐式神经表示,同时结合基于随机丢弃的正则化技术,确保生成图形语义清晰、结构有序且易于编辑。NeuralSVG支持在推理过程中动态调整图形属性,如背景色和宽高比,显著提升了图形生成的灵活性与可控性。其在结构化矢量图形生成方面表现出色,为图形创作提供了全新的解决方案。
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