近年来, 在大模型快速发展的背景下, 人工智能在艺术创作领域持续发力。在海量训练数据和强大计算能力的支撑下, 人工智能算法能够学习和模仿众多艺术创作风格、技巧及表达形式, 成功生成包括绘画、插图、肖像和风景等各类艺术作品。然而, 学术界大部分研究主要围绕光栅图, 而缺少对专业设计领域常用的矢量图的关注。百度-CCF 松果基金得主、北京航空航天大学副教授于茜探索运用先进的文生图技术实现了矢量图的智能生成。
作为北航的优秀青年学者, 于茜副教授长期深耕计算机视觉和深度学习领域。2023 年, 其“面向专业设计的矢量图生成关键技术研究”课题获百度-CCF 松果基金资助。该基金由百度与中国计算机学会共同发起, 旨在为海内外高校及科研院所青年学者搭建产学研合作及学术交流平台, 打造中国人工智能技术生态圈。
于茜副教授在 2024 百度世界大会作主题报告分享
获松果基金后的一年里, 于茜及团队迅速投入智能矢量图生成的算法研究中。其团队在该方向做出一系列工作, 并发表在国际高水平会议和期刊上。所提算法可以基于用户输入的文本描述, 自动生成高质量可编辑的矢量图。例如, 用户可利用该算法生成矢量草图, 一方面可通过 prompt 生成不同风格的草图, 模拟不同人绘制同一概念时产生的差异; 另一方面, 可通过改变笔画数量, 模拟不同抽象程度的草图。用户也可利用该算法生成 Low-poly,Pixel Art 等不同风格的矢量图, 助力用户创作。此外, 为了进一步推动矢量图方向的研究, 于茜及其团队推出了开源算法库 PyTorch-SVGRender, 里面集成了多种 SVG 自动生成算法的实现。
事实上, 松果基金成立 5 年以来, 已支持众多像于茜副教授这样的青年科学家。他们在各自领域取得显著成果, 为人工智能技术的创新与发展注入新活力。如复旦大学王烁研究员在心脏数字孪生研究中取得重要进展, 香港科技大学 (广州) 刘浩助理教授在极端天气建模方面成果颇丰。这些学者的研究不仅拓展了 AI 技术的应用范围, 也为相关行业的发展提供了新的思路和解决方案。随着人工智能技术的不断进步, 相信在未来会有更多的青年学者在 AIGC 等领域取得新的突破, 为推动科技发展和社会进步贡献力量。
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