ServiceNow Research、魁北克人工智能研究所、加拿大 CIFAR 人工智能主席、不列颠哥伦比亚大学、高等工程技术学院和苹果的研究人员推出StarVector，利用多模态大语言模型（MLLM）从图像和文本生成可缩放矢量图形（SVG）代码。StarVector 解决传统矢量图形生成方法的局限性，例如缺乏语义理解、生成复杂 SVG 时的不足，以及在高分辨率图像生成中的挑战。
- 项目主页：https://starvector.github.io
- GitHub：https://github.com/joanrod/star-vector
- 模型： StarVector-1B| StarVector-8B
- Demo：https://huggingface.co/spaces/starvector/starvector-1b-im2svg
例如，给定一个文本提示：“设计一个带有红色十字的圆形图标”，或者一张包含特定设计的光栅图像，StarVector 能够生成对应的 SVG 代码，生成的矢量图形不仅在视觉上与输入高度一致，还能利用 SVG 原语（如圆形、矩形、文本等）实现更紧凑和语义丰富的表示。与传统方法相比，StarVector 能更好地保留形状、颜色渐变和文本信息，同时避免生成过于复杂的路径。
主要功能
图像矢量化（Image-to-SVG）：将光栅图像（如图标、标志、技术图表等）转换为 SVG 代码，生成高质量的矢量图形。 文本驱动的 SVG 生成（Text-to-SVG）：根据文本描述生成 SVG 图形，例如根据“一个绿色和白色的紧急出口图标”生成对应的 SVG。 紧凑且语义丰富的 SVG 输出：利用 SVG 原语（如圆形、矩形、文本等）生成更紧凑和语义丰富的 SVG 代码，避免生成冗长的路径。 高质量视觉效果：生成的 SVG 图形在视觉上与输入高度一致，保留形状、颜色渐变和文本信息。
主要特点
多模态架构：StarVector 结合了图像编码器和大型语言模型，能够处理光栅图像和文本输入，生成 SVG 代码。 语义理解：通过语义理解，StarVector 能够识别和利用 SVG 原语，生成更紧凑和语义丰富的 SVG 图形。 高效生成：StarVector 通过优化的解码技术和并行化训练，实现了高效的 SVG 代码生成。 大规模数据集和基准测试：为了训练 StarVector，作者构建了 SVG-Stack 数据集（包含 200 万 SVG 样本），并提出了 SVG-Bench 基准测试，涵盖 10 个数据集和 3 个任务（图像到 SVG、文本到 SVG 和图表生成）。 新颖的评估指标：引入了 DinoScore 等评估指标，更好地反映生成 SVG 的视觉质量，弥补了传统像素级评估指标（如 MSE）的不足。
工作原理
StarVector 的工作原理可以分为以下几个关键部分：
图像编码器：使用预训练的视觉模型（如 CLIP ViT-B/32）将输入图像编码为视觉标记（visual tokens），这些标记与语言模型的隐藏空间对齐。 多模态语言模型：将视觉标记和文本嵌入输入到大型语言模型中，模型通过学习输入标记序列和 SVG 代码序列之间的关系，生成 SVG 代码。 SVG 原语利用：StarVector 通过语义理解，识别和利用 SVG 原语（如圆形、矩形、文本等），生成更紧凑和语义丰富的 SVG 图形。 训练过程：StarVector 的训练分为两个阶段。第一阶段，模型在 SVG-Stack 数据集上学习将图像转换为 SVG 代码；第二阶段，模型在文本到 SVG 任务上进行微调，进一步优化文本驱动的 SVG 生成能力。 生成过程：在生成阶段，StarVector 使用优化的解码技术（如 FlashAttention 和 vLLM）快速生成 SVG 代码。通过调整采样参数（如温度），模型可以生成多个候选 SVG，并通过 DinoScore 选择最准确的结果。
应用场景
图标和标志设计： 应用场景：为应用程序、网站或品牌设计高质量的矢量图标和标志。 优势：StarVector 能够根据文本描述或参考图像生成紧凑且语义丰富的 SVG 图形，确保设计的可扩展性和高质量。
技术图表生成： 应用场景：生成技术图表、流程图或科学图表，用于技术文档、教育材料或演示文稿。 优势：StarVector 能够利用 SVG 原语生成结构化的图表，支持文本、矩形、箭头等元素，确保图表的清晰性和可读性。
艺术和创意设计： 应用场景：为艺术家和设计师提供工具，根据创意描述生成矢量图形，用于艺术作品或创意项目。 优势：StarVector 能够根据文本描述生成具有艺术感的 SVG 图形，支持复杂的形状和颜色渐变。
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