Background to the issue
传统图像矢量化工具（如Adobe Live Trace）常产生过多冗余锚点，导致SVG文件臃肿且难以编辑。这对移动端应用和网页性能影响显著。
OmniSVG的优化方案
- 动态路径简化算法：基于视觉显著性分析，在非关键区域自动合并相邻锚点
- 自适应曲线拟合：用三次贝塞尔曲线替代直线段，在保持形状的前提下减少点数量
- 层级化细节控制：未来发布的模型将支持
--detail_level参数（1-5级可调）
当前可采取的措施
- 下载MMSVG-Icon数据集，分析其中优化过的SVG路径结构
- utilization
svgo等开源工具进行后处理，示例命令：svgo --precision=3 input.svg -o output.svg - 在AI生成前调整源图像分辨率（推荐600-800px宽度平衡细节与复杂度）
Parameter tuning recommendations
待功能发布后，重点关注以下配置项：
path_confidence_threshold=0.85（过滤低质量路径）color_merge_similarity=0.9（合并相近色值）max_path_nodes=200（限制单路径最大节点数）
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 " 怎样优化从图像转换SVG的路径冗余问题？
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