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DeepSVG：矢量图形生成与动画的分层网络

DeepSVG向量图形动画深度学习生成网络NeurIPS2020Github开源项目

该项目提供了一种用于SVG图像生成和动画的分层生成网络，附带深度学习SVG数据的库。用户可以获取预训练模型、完整的数据集及其预处理工具。图形用户界面演示了DeepSVG在矢量图动画中的应用。详细介绍了如何克隆存储库、安装依赖和进行训练与推理，为研究人员和开发者提供全面的资源、示例代码和文档，适合从事图形生成和动画的研究与项目开发。

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介绍相关项目
NN-SVG - 高效自动生成神经网络架构图的工具
GithubNN-SVGSVG文件开源项目机器学习深度学习神经网络
NN-SVG是一款通过参数化方式创建神经网络架构图的工具，支持导出为SVG文件，适用于学术论文和网页。它能生成经典全连接神经网络、卷积神经网络和深度神经网络图形，使用D3和Three.js库，用户可自定义图形大小、颜色和布局。该工具旨在节省机器学习研究人员的时间，并可作为教学工具使用。
SVGDreamer - 文本驱动的SVG图形生成工具
CVPR2024GithubSVGDreamerSVG生成开源项目扩散模型文本引导
SVGDreamer是一款基于扩散模型的矢量图形生成工具。它能根据文本描述生成高质量、可编辑的SVG图像。该工具支持多种风格，如图标、油画、像素艺术、低多边形和素描等。SVGDreamer在保证图像质量的同时，也注重矢量图形的可编辑性，为图形设计和创作提供了新的可能性。
neoSVG - AI文本转SVG矢量图形生成工具
AI工具AI生成SVG应用场景无限分辨率矢量图研究与优化
neoSVG是一款基于AI技术的设计工具，可将文本描述转换为SVG矢量图形。该工具采用贝塞尔曲线路径，输出无限分辨率的图形，适用于网页设计、移动应用、印刷媒体和AR/VR等领域。neoSVG能在短时间内生成复杂的矢量图像，提高设计效率。工具提供基础、标准和专业三种模型，满足不同需求，推动矢量图形生成技术的发展。
awesome-svg - 综合SVG资源库 涵盖动画到优化工具
GithubSVG可扩展矢量图形图形设计开源项目资源列表
awesome-svg是一个全面的SVG资源库，内容涵盖可访问性、动画、图标和优化工具等多个方面。项目提供了丰富的学习和应用资料，包括教程、实验、库和插件。作为一个开放的社区项目，它不断更新以跟进行业最新发展，旨在成为SVG信息的中心。该资源库适合各级SVG使用者，从初学者到专家都能找到有价值的内容。
VectorFusion-pytorch - 文本驱动的像素扩散模型到可编辑矢量图形转换工具
VectorFusion-pytorch是一个文本到SVG生成工具，将基于像素的扩散模型抽象化为可导出的矢量图形。支持图标、像素艺术和素描等多种风格，提供详细的安装指南和使用示例。该工具可将光栅图像转换为矢量图，并通过LSDS微调实现高质量的文本引导矢量图形合成。项目提供Docker使用指南和多个案例展示，包括悉尼歌剧院、明朝花瓶、宇航员和吉他等不同主题的矢量图生成过程。此外，VectorFusion-pytorch还支持自定义风格和参数调整，为用户提供灵活的创作空间。
LIVE-Layerwise-Image-Vectorization - 基于层次化方法的图像矢量化技术
CVPRGithubLIVESVG生成图像矢量化开源项目计算机视觉
LIVE-Layerwise-Image-Vectorization是一个图像矢量化项目，采用逐层生成SVG的方法拟合栅格图像。该技术通过递归学习视觉概念，添加和优化闭合贝塞尔路径来重建输入图像。LIVE能以更少的路径实现精确的图像重建，展示了紧凑的层次化表示能力。这一方法在图像矢量化领域具有潜在应用价值，可能对图形设计和图像处理等领域产生影响。
vsvg - Rust实现的开源矢量图形工具集 支持交互式创作与高效处理
GithubRustSVGgenerative artvsvg开源项目绘图工具
vsvg是一个开源的Rust矢量图形工具集，包含whiskers交互式绘图环境、msvg SVG浏览器及vsvg核心库。项目提供跨平台支持和硬件加速渲染，适用于生成式绘图艺术创作和大规模SVG处理。其Web兼容性和高性能特点为艺术家和开发者提供了灵活的创作与应用工具。
svgl - 开源SVG图标库 集成品牌与技术Logo
GithubSVGSVGL图标库开发工具开源项目
svgl是一个开源SVG图标库，收录了众多品牌和技术Logo。它支持Web应用、CLI工具、Figma插件等多种使用方式。基于Sveltekit和TypeScript构建，svgl具有出色的性能和可扩展性。开发者可以方便地使用这些图标，也能贡献新Logo丰富库内容。svgl同时提供API接口，便于第三方应用集成。
sketch-code - 手绘线框图转HTML代码的深度学习工具
GithubHTML生成SketchCode图像字幕开源项目手绘线框图深度学习
SketchCode使用深度学习将手绘网站线框图转换为工作HTML代码。该项目通过图像字幕架构生成HTML标记，实现手绘线框图的前端代码自动生成。目前作为概念验证，其性能依赖于与核心数据集相似的线框图，但展示了自动化前端开发的潜力。了解更多关于依赖安装、预训练模型使用和模型训练的详细信息。
svg.py - 兼容多种SVG标准的Python SVG文件生成库
GithubPython库SVG生成开源项目无依赖标准兼容类型安全
svg.py是一个用于生成SVG文件的Python库。该库兼容SVG 1.1、1.2、2.0和Tiny标准，具有类型安全性，无第三方运行时依赖。svg.py采用与SVG标准相同的命名和结构，基于svg-xsd-schema和MDN参考实现。库提供在线试用平台和多个使用示例，适用于各种需要SVG生成功能的项目。作为纯Python实现的解决方案，svg.py为开发者提供了简单高效的SVG生成工具。
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