チャレンジ分析
动漫角色包含精细的发丝纹理、服饰褶皱等高阶特征，普通矢量化会丢失层次感，导致结果扁平化。
OmniSVG的解决策略
- 多粒度注意力机制：模型同步处理整体轮廓（宏观）和装饰元素（微观）
- 语义引导路径生成：识别发梢/布料接缝等关键区域增强细节
- 动态Z-index分配：自动分层绘制使前后景关系更明确
具体操作建议
- 入力の前処理::
- 源图像分辨率不低于1024px
- 背景需纯色/透明（alpha通道影响细节识别）
- パラメータの最適化（未来版本）：
--detail_boost=hair,lace（指定增强区域）--layer_depth=5（增加路径层级）--stroke_variation=0.3（线条粗细随机性）
- 後処理::
- 支出
GIMP提升原图局部对比度再生成 - 手动补充关键路径（如瞳孔高光）
- 支出
数据增强方案
利用现有MMSVG-Illustration子集：
- 提取高质量角色SVG的路径分布特征
- 分析发丝等高频元素的贝塞尔曲线控制点模式
- 建立细节保留规则库供模型参考
この答えは記事から得たものである。OmniSVG: テキストと画像からSVGベクターグラフィックスを生成するオープンソースプロジェクトについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何克服复杂动漫角色SVG生成的细节丢失问题？
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