StarVector
StarVector是一个从图像和文本生成可缩放矢量图形的模型。它使用多模态架构来理解视觉和文本输入，并创建高质量的SVG代码。
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设计工具GitHub人工智能
描述
StarVector 是一个开创性的基础模型，旨在从图像和文本指令生成可缩放矢量图形（SVG）代码。利用视觉-语言建模架构，它在将各种视觉输入（从简单的图标和徽标到复杂的技术图表）矢量化方面表现出色。通过将矢量化重新构建为代码生成任务，StarVector 无缝集成视觉和文本输入，允许生成具有复杂细节和结构关系的高质量 SVG 元素。
如何使用 StarVector?
要使用 StarVector，请使用 Transformers 库加载预训练模型，处理输入图像，并仅用几行代码生成 SVG 代码。该模型处理理解视觉元素并将其转换为结构化矢量图形代码的复杂性。
核心功能 StarVector:
1️⃣
先进的多模态架构
2️⃣
无与伦比的复杂性处理
3️⃣
强大的数据基础
4️⃣
领先的性能
5️⃣
开源可访问性
为什么要使用 StarVector?
| # | 使用案例 | 状态 | |
|---|---|---|---|
| # 1 | 从图像生成用于网页设计的 SVG 代码 | ✅ | |
| # 2 | 为技术文档创建矢量图形 | ✅ | |
| # 3 | 将文本描述转换为矢量插图 | ✅ | |
开发者 StarVector?
StarVector 由 ServiceNow Research、Mila 和包括 ETS 蒙特利尔和 UBC 温哥华在内的多个加拿大机构的研究人员协作开发。该团队致力于通过创新的机器学习技术推动矢量图形生成领域的发展。