Scenario pain points
UI团队常面临图标需求量大、风格迭代频繁的挑战，传统手工绘制或拼合素材库效率低下。
集成应用方案
- 批量生成基础图标
- 使用文本描述模板如
"[颜色][形状] [风格] icon"（例：“blue rounded square material icon”) - 通过脚本批量生成不同变体，储存到
assets/iconscatalogs
- 使用文本描述模板如
- 风格迁移统一
- 选取主设计图标作为OmniSVG的参考样本
- 对新生成的图标自动应用相同圆角半径/线宽参数
- 设计资产复用
- 解析MMSVG-Icon数据集中的组归类（导航栏/表单等）
- 建立图标命名规范与生成描述词的映射关系
technical preparation
- 配置设计系统与SVG生成的对接：
- Sketch插件桥接（待API发布）
- Figma插件通过
fetch调用本地模型服务
- 建立自动化工作流：
- 设计师提交文字描述或草图
- 自动生成3版SVG供选择
- 人工微调后存入资产库
quality control
通过MMSVG-Bench评估：
- 图标辨识度（需>85%人类识别准确率）
- 文件体积（单图标<5KB）
- W3C验证通过率
This answer comes from the articleOmniSVG: from text and images to generate SVG vector graphics open source projectThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在UI设计中如何应用OmniSVG提升图标生产效率？
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