AI 탐구노트

디지털 디자인의 세계는 점점 더 복잡하고 정교해지고 있습니다. 특히 스케일러블 벡터 그래픽(SVG)은 해상도에 무관한 품질과 편집 가능성 덕분에 UI/UX 디자인부터 산업 CAD 시스템에 이르기까지 광범위하게 사용되고 있습니다. 하지만 정밀한 SVG 파일을 생성하려면 고도의 전문 지식과 도구가 필요해, 일반 사용자에게는 접근이 쉽지 않은 것이 현실입니다.이러한 흐름 속에서 최근 인공지능 기술의 눈부신 발전은 이미지 생성, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 창작 활동을 지원하고 있습니다. 특히 비전-언어 모델(VLM: Vision-Language Model)의 발전은 텍스트와 이미지 간의 연관성을 이해하고 창작물로 표현하는 데 있어 매우 유용한 기반을 제공합니다. 이러한 기술의 흐름을 바탕으로, OmniSV..

최근 벡터 그래픽 생성 기술이 디지털 디자인 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 특히 스케일러블 벡터 그래픽(SVG)은 크기 변경 시 품질 저하가 없고, 그래픽 애플리케이션과 높은 호환성을 보이는 장점으로 인해 여러 분야에서 활용도가 높아지고 있습니다. 기존의 텍스트-이미지 변환 기술을 벡터 그래픽에 적용하려는 연구가 이루어졌지만, 텍스트만으로는 스타일 제어에 한계가 있었습니다. VectorPainter는 텍스트와 스타일 참조 이미지를 활용하여 벡터 그래픽을 생성하는 혁신적인 프레임워크입니다. 이 시스템은 예술가의 특징적인 '획(stroke)' 스타일을 분석하고 이를 벡터 그래픽 생성 과정에서 재조합하여, 텍스트와 스타일을 동시에 만족시키는 고품질의 SVG를 제공합니다. 기존 이미지 벡터화 방식의 제약사..