Da der Kerncode noch nicht freigegeben wurde, müssen die laufenden Tests schrittweise durchgeführt werden:
Phase 1: Vorbereitung der Umgebung
- Klonen von GitHub-Repositories:
git clone https://github.com/OmniSVG/OmniSVG.git - Konfigurieren Sie die Python 3.8+ Umgebung und installieren Sie die Basisbibliotheken:
pip install torch transformers pillow numpy
Stufe 2: Demo erleben
- auschecken
assets/Verzeichnis GIF (z. B. omnisvg-teaser.gif), Beobachtung des Textes → SVG-Erzeugungsprozess - Analyse der Logik der Pfadkonstruktion (z. B. die Art und Weise, wie Konturlinien geschlossen werden) für Anime-Figuren in der Demo
Phase III: Validierung des Datensatzes
- Laden Sie die Teilmenge MMSVG-Illustration herunter und öffnen Sie die SVG mit Illustrator, um die Hierarchie zu prüfen.
- Merkmale wie Anzahl der Pfade/Farbverteilung des statistischen Symboldatensatzes
Die vollständige Auflage wird später veröffentlicht:
- Herunterladen von vortrainierten Modellgewichten (GPU-Unterstützung erforderlich)
- Text-/Bildeingabe über Befehlszeile oder API
- SVG-Ausgabe abrufen und zur Überprüfung in eine Design-Software importieren
Es wird empfohlen, das Git-Repository für Release-Updates im Auge zu behalten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOmniSVG: aus Text und Bildern SVG-Vektorgrafiken erzeugen Open-Source-ProjektDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie testen Sie derzeit die OmniSVG-Generierung? Wie sieht der komplette Laufzeitprozess aus?
