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简介
NeuralSVG是一种用于从文本提示生成矢量图形的隐式神经表示方法。它受到神经辐射场（NeRFs）的启发，将整个场景编码到一个小的多层感知器（MLP）网络的权重中，并使用分数蒸馏采样（SDS）进行优化。该方法通过引入基于dropout的正则化技术，鼓励生成的SVG具有分层结构，使每个形状在整体场景中具有独立的意义。此外，其神经表示还提供了推理时控制的优势，允许用户根据提供的输入动态调整生成的SVG，如颜色、宽高比等，且只需一个学习到的表示。通过广泛的定性和定量评估，NeuralSVG在生成结构化和灵活的SVG方面优于现有方法。该模型由特拉维夫大学和MIT CSAIL的研究人员共同开发，目前代码尚未公开。
截图
产品特色
利用小的MLP网络和SDS优化，从文本提示生成矢量图形。
通过dropout技术促进生成SVG的分层结构，使每个形状具有独立意义。
提供推理时控制，可动态调整生成SVG的颜色、宽高比等属性。
支持不同背景颜色的动态条件，便于生成多种颜色方案。
能够生成具有不同笔画数量的草图。
使用教程
1. 访问NeuralSVG的项目页面，了解其功能和使用方法。
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2. 准备好想要生成矢量图形的文本提示。
3. 使用NeuralSVG模型，输入文本提示开始生成过程。
4. 根据需要，利用推理时控制功能调整生成SVG的颜色、宽高比等属性。
5. 导出生成的矢量图形，用于设计项目或其他用途。
流量来源
| 直接访问 | 22.57% | 外链引荐 | 3.46% | 邮件 | 0.04% |
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