由于核心代码尚未发布，当前测试需分阶段进行：
阶段一：准备环境
- 克隆GitHub仓库：
git clone https://github.com/OmniSVG/OmniSVG.git - 配置Python 3.8+环境，安装基础库：
pip install torch transformers pillow numpy
阶段二：体验演示
- 查看
assets/目录下的GIF（如omnisvg-teaser.gif），观测文本→SVG生成过程 - 分析demo中动漫角色的路径构建逻辑（如轮廓线闭合方式）
阶段三：数据集验证
- 下载MMSVG-Illustration子集，使用Illustrator打开SVG检查层级结构
- 统计图标数据集的路径数量/颜色分布等特征
完整运行待发布后：
- 下载预训练模型权重（需GPU支持）
- 通过命令行或API输入文本/图像
- 获取SVG输出并导入设计软件校验
建议持续关注Git仓库的release更新。
本答案来源于文章《OmniSVG：从文本和图像生成SVG矢量图形的开源项目》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 目前如何测试OmniSVG的生成效果？完整的运行流程是怎样的？
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