VecFusion：基于扩散的矢量字体生成
计算机视觉与模式识别
2024-05-24 v2 图形学
摘要
我们提出了 VecFusion，一种能够生成具有不同拓扑结构和精确控制点位置的矢量字体的新神经架构。我们的方法是一个级联扩散模型，由一个光栅扩散模型和一个矢量扩散模型组成。光栅模型生成带有辅助控制点信息的低分辨率光栅化字体，捕捉字体的全局风格和形状；而矢量模型则以第一阶段生成的低分辨率光栅字体为条件，合成矢量字体。为了合成长而复杂的曲线，我们的矢量扩散模型使用了 Transformer 架构和一种新的矢量表示，能够对多样的矢量几何进行建模并精确预测控制点。我们的实验表明，与以往的矢量图形生成模型相比，我们新的级联矢量扩散模型能生成质量更高的矢量字体，且具有复杂的结构和多样的风格。
引用
@article{arxiv.2312.10540,
title = {VecFusion: Vector Font Generation with Diffusion},
author = {Vikas Thamizharasan and Difan Liu and Shantanu Agarwal and Matthew Fisher and Michael Gharbi and Oliver Wang and Alec Jacobson and Evangelos Kalogerakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.10540},
year = {2024}
}