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
- Clonagem de repositórios do GitHub:
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
- confira
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。
Essa resposta foi extraída do artigoOmniSVG: a partir de texto e imagens para gerar gráficos vetoriais SVG projeto de código abertoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 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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