StrokeNUWA是一种新型图像生成技术，用于仅通过大语言模型（LLM）生成矢量图形，无需依赖专门的视觉模块。
该方法的关键创新在于利用矢量图形固有的视觉语义，将矢量图形编码为"笔画"标记，这些标记天然适合LLM处理，并且可以高度压缩。
矢量图形是一种基于数学公式描述的图像格式，与我们常见的像素图像（如JPEG或PNG）不同，它不依赖于像素，而是通过路径、线条和形状来定义图像。
主要特点：
- 视觉语义丰富：StrokeNUWA使用“笔画”（stroke）作为基本的视觉单元，这些笔画本身就包含了丰富的视觉语义，使得生成的图像更加直观和易于理解。
- 与大型语言模型（LLMs）自然兼容：这种技术与大型语言模型（如GPT-3）的工作原理相契合，因为LLMs处理文本的方式与向量图形的创建过程相似，都是基于序列和连接性的。
- 高度压缩：通过StrokeNUWA，矢量图形可以被高度压缩，这意味着在保持图像质量和语义完整性的同时，可以显著减少数据量。
工作原理：
StrokeNUWA包含三个核心组件：VQ-Stroke（矢量量化笔画）、Encoder-Decoder模型（用于SVG生成）和SVG Fixer（用于后处理）。
- 基于残差量化器模型的VQ-Stroke模块，用于将矢量图形压缩为笔画标记；
- 编码器-解码器结构的LLM，用于根据文本提示生成笔画标记；
- SVG修复模块，用于后处理生成结果。
实验结果表明，与基于优化的方法相比，StrokeNUWA在各种指标上具有显著提升，同时生成速度提高94倍。总体而言，本文通过探索矢量图形的更好表示，证明了笔画标记在引导LLM生成矢量图形任务中的巨大潜力。
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