AutoSketch：VLM 辅助的风格感知向量草图完成

自动完成描绘复杂场景（例如"一位女人在公园里和一位男人聊天"）的草图的能力非常有用。然而，现有的草图生成方法是从头创建草图，而不是按原风格完成部分草图。为解决这一挑战，我们引入 AutoSketch，这是一种 accommodating多样化草图风格的风格感知向量草图完成方法。我们的关键观察是，草图的自然语言风格描述在自动草图完成过程中保持了这些风格。因此，我们使用预训练的视觉语言模型 (VLM) 用自然语言描述部分草图的风格，并用新生成的笔画复制这些风格。我们最初优化笔画以匹配由从 VLM 提取的风格描述增强的输入提示。这种描述允许方法在与部分草图几乎一致的扩散先验中建立。随后，我们利用 VLM 生成可执行的风格调整代码，以调整笔画以符合所需风格。我们在各种草图风格和提示下与现有方法进行了比较，进行了大量的消融研究和定性与定量评估，表明 AutoSketch 可以支持各种草图场景。