GN⁺: NeuralSVG: 텍스트-벡터 생성 위한 암묵적 표현

(sagipolaczek.github.io)

벡터 생성의 유용성이 래스터 생성보다 훨씬 크다고 생각함. 래스터 출력은 작업하기 어려움.
- 벡터는 본질적으로 확장 가능하고 편집이 쉬움.
- 단순화된 표현을 만드는 것이 더 가치 있다고 봄.
점진적인 생성 접근 방식을 선호함. 언어는 최종 제품을 설명하기에 충분히 정확하지 않음.
- 음악 생성에서도 이 접근 방식을 보고 싶음.
- 사람들은 정밀한 수정 기능을 원함.
SVG 애니메이션에 소네트를 적용하는 것에 감명받음. 더 강력할 것으로 보임.
- 재미있는 예시를 공유함.
Simon Willison의 LLM SVG 생성 테스트 프롬프트에 대한 기대가 큼.
- AI의 발전이 놀랍고 계속 나아질 것임.
비트마스크를 SVG로 변환하는 과정에서 중간 단계를 건너뛰고 싶었음.
- 세그멘테이션 모델이 SVG를 출력하는 논문을 찾음.
다이어그램의 텍스트 생성에 대한 기대가 큼.
스케치 생성이 무료로 제공됨.
벡터 생성을 애니메이션에 적용하는 그룹이 있음.
- 그래픽 품질이 점차 개선되고 있음.
Claude를 사용하여 SVG를 애니메이션화하는 것이 좋았음.
문서 작성 도구에 많은 기회를 열어줌.
- 코드가 사용 가능해지면 시도해보고 싶음.