AI 秀

StarVector 是一个由 ServiceNow Research、Mila – Quebec AI Institute 和 ETS Montreal 联合开发的开源多模态视觉语言模型，专门用于将图像和文本转换为高质量的可缩放矢量图形（SVG）代码。

核心功能

• 多模态架构：StarVector 采用多模态视觉语言建模架构，能够同时处理图像和文本信息。图像编码器将图像转换为嵌入向量，语言解码器则生成对应的 SVG 代码。
• 复杂图形处理能力：该模型能够轻松识别和生成复杂的 SVG 元素，包括文本、复杂路径和各种基本图元，适用于从简单图标到复杂技术图表的生成。
• 强大的数据基础：StarVector 基于 SVG-Stack 数据集（包含超过 200 万个 SVG 样本）进行训练，并通过 SVG-Bench 进行评估，确保其在不同图形风格和复杂度下的稳定性能。
• 卓越的性能表现：在文本到 SVG 和图像到 SVG 的生成任务中，StarVector 显著优于现有方法，生成的 SVG 代码更紧凑且语义丰富。

架构与原理

• 图像编码器：使用 Vision Transformer（ViT）处理图像，将图像分割成小块并依次处理。
• LLM 适配器：将图像编码器生成的嵌入向量非线性投影到视觉标记，以便与语言模型集成。
• Transformer 解码器架构：将视觉标记或文本标记序列映射到 SVG 代码。

如何使用

项目地址：https://starvector.github.io/

StarVector GitHub 仓库：https://github.com/starvector

StarVector 论文：https://arxiv.org/html/2312.11556v3

应用场景

• 图标和徽标设计：快速生成高质量的矢量图标和徽标。
• 技术图表生成：能够生成复杂的图表和插画，适用于技术文档和数据可视化。
• 创意设计：根据文本描述生成定制化的矢量图形，如头像、海报等。

数据统计