StarVector

StarVector是由ServiceNow Research 、 Mila – Quebec AI Institute和ETS Montreal聯合開發的開源多模態視覺語言模型。它專注於將圖像和文本轉換為可縮放矢量圖形（SVG）代碼。 StarVector能夠同時處理圖像和文本信息，在SVG 代碼空間中操作，直接生成標準且可編輯的SVG 文件。

該模型在包含超過200 萬個SVG 樣本的SVG-Stack 數據集上訓練，提供了StarVector -1B和StarVector -8B兩種規模，滿足不同需求。

StarVector的主要功能

1.圖像到SVG 的轉換（Image-to-SVG）：能將圖像直接轉換為SVG 代碼，實現圖像的矢量化。

2.文本到SVG 的生成（Text-to-SVG）：根據文本指令生成相應的SVG 圖形。

StarVector的技術原理

1.多模態架構

StarVector採用多模態架構，將視覺和語言模型無縫集成。視覺編碼器（如Vision Transformer 或CLIP 圖像編碼器）提取圖像特徵，然後通過適配器將這些特徵映射到語言模型的嵌入空間，生成視覺標記，最終生成SVG 代碼。

2.圖像編碼與視覺標記生成

圖像編碼器將圖像分割成小塊並轉換為隱藏特徵，再通過適配器投影到語言模型的嵌入空間，生成視覺標記，捕捉圖像的關鍵視覺特徵。

3.語言模型與SVG 代碼生成

基於StarCoder 的語言模型， StarVector在訓練過程中通過預測下一個SVG 代碼標記進行監督學習，推理階段則根據輸入圖像的視覺標記生成SVG 代碼。

4.大規模數據集訓練

在包含超過200 萬個SVG 樣本的SVG-Stack 數據集上進行訓練，支持圖像到SVG 和文本到SVG 的多種任務。引入SVG-Bench 基準測試，全面評估模型性能。

5.性能優勢

StarVector在圖像到SVG 和文本到SVG 的任務中表現優異，生成的SVG 文件更緊湊、語義更豐富，有效利用SVG 原語。

項目地址

• 官網： StarVector官網

• Github倉庫： StarVector Github

• arXiv技術論文： StarVector 論文

StarVector的應用場景

1.圖標生成：根據文本描述或圖像輸入快速生成SVG 圖標，適用於網頁導航欄、按鈕等。

2.藝術創作：藝術家可以將創意草圖或文字描述轉化為矢量藝術作品，方便後續編輯。

3.動畫製作：生成的SVG 圖形可以作為動畫製作的基礎元素，進一步開發成動態效果。

4.編程教育：學生可以通過StarVector學習SVG 代碼的生成與編輯，提升編程和圖形設計能力。

5.技術圖表生成：根據文本描述生成技術圖表，如流程圖、結構圖等，用於工程文檔和技術說明。

6.數據可視化：將數據可視化為SVG 圖形，方便在網頁或報告中展示，同時保持圖形的可編輯性和可擴展性。