LIVE - 朝向分层图像矢量化（CVPR 2022 口头报告）

Xu Ma、 Yuqian Zhou、 Xingqian Xu、 Bin Sun、 Valerii Filev、 Nikita Orlov、 Yun Fu、 Humphrey Shi

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主要联系人：Xu Ma

<div align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/05d81894-d494-413e-9ed0-3ebdc814476e.png" width="90%"> </div> 我们提出了一种新方法，以分层方式逐步生成适合栅格图像的SVG。给定任意输入图像，LIVE通过添加新的可优化闭合贝塞尔路径并优化所有这些路径，递归地学习视觉概念。 <br><br><br><br> <div align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/53191216-d14d-4d4e-a775-c5ca6996166b.png" width="150px" height="150px" alt="日落中的大象"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/27b06597-544c-43d0-be62-d91804db6e9b.gif" width="150px" height="150px" alt="日落中的大象"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/740e5d77-3e79-4530-85f7-f2cc6c71e236.gif" width="150px" height="150px" alt="日落中的大象"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/d5c0aae2-24c8-4d71-844c-99fbb09d58b3.gif" width="150px" height="150px" alt="日落中的大象"> </div> 从左到右分别是(1)<b>输入栅格图像</b>、(2)<b>DiffVG（路径=5）</b>的输出SVG、(3)<b>DiffVG（路径=256）</b>的输出SVG以及(4)我们的<b>LIVE（路径=5）</b>的输出。仅使用5条路径，DiffVG无法重建输入图像。当将路径数增加到256（显著大于必要路径数）时，DiffVG能够重建输入。与之不同，我们的LIVE仅使用5条路径就能重建输入的笑脸，并展示了紧凑的分层表示（<small>我们重新调整了速度以匹配三个gif。</small>）。

安装

我们建议用户使用conda创建新的Python环境。

要求：5.0<GCC<6.0；nvcc>10.0。

git clone https://github.com/Picsart-AI-Research/LIVE-Layerwise-Image-Vectorization.git
cd LIVE-Layerwise-Image-Vectorization
conda create -n live python=3.7
conda activate live
conda install -y pytorch torchvision -c pytorch
conda install -y numpy scikit-image
conda install -y -c anaconda cmake
conda install -y -c conda-forge ffmpeg
pip install svgwrite svgpathtools cssutils numba torch-tools scikit-fmm easydict visdom
pip install opencv-python==4.5.4.60  # 请安装此版本以避免分段错误。

cd DiffVG
git submodule update --init --recursive
python setup.py install
cd ..

运行实验

conda activate live
cd LIVE
# 请相应地修改参数。
python main.py --config <config.yaml> --experiment <experiment-setting> --signature <given-folder-name> --target <input-image> --log_dir <log-dir>
# 这里是一个简单的例子：
python main.py --config config/base.yaml --experiment experiment_5x1 --signature smile --target figures/smile.png --log_dir log/

引用

@inproceedings{xu2022live,
    title={Towards Layer-wise Image Vectorization},
    author={Ma, Xu and Zhou, Yuqian and Xu, Xingqian and Sun, Bin and Filev, Valerii and  Orlov, Nikita and Fu, Yun and Shi, Humphrey},
    booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
    year={2022}
}