近年来,在大模型加快速度进行开展的布景下,AI在艺术创造范畴继续发力。在海量练习数据和强壮核算才能的支撑下,AI算法能够学习和仿照很多艺术创造风格、技巧及表达形式,成功生成包含绘画、插图、肖像和景色等各类艺术作品。但是,学术界大部分研讨首要环绕光栅图,而短少对专业规划范畴常用的矢量图的重视。百度-CCF松果基金得主、北京航空航天大学副教授于茜探究运用先进的文生图技能完成了矢量图的智能生成。

　　作为北航的优秀青年学者,于茜副教授长时间深耕核算机视觉和深度学习范畴。2023年,其“面向专业规划的矢量图生成关键技能讨论研讨”课题获百度-CCF松果基金赞助。该基金由百度与我国核算机学会一起建议,旨在为海内外高校及科研院所青年学者建立产学研协作及学术交流平台,打造我国人工智能技能生态圈。

　　获松果基金后的一年里,于茜及团队敏捷投入智能矢量图生成的算法研讨中。其团队在该方向做出一系列作业,并宣布在当地高水平会议和期刊上。所提算法能够根据用户输入的文本描绘,主动生成高质量可修改的矢量图。例如,用户可利用该算法生成矢量草图,一方面可通过prompt生成不一样的风格的草图,模仿不同人制作同一概念时发生的差异;另一方面,可通过改动笔画数量,模仿不同笼统程度的草图。用户也可利用该算法生成Low-poly,Pixel Art等不一样的风格的矢量图,助力用户创造。此外,为了逐渐推进矢量图方向的研讨,于茜及其团队推出了开源算法库PyTorch-SVGRender,里边集成了多种SVG主动生成算法的完成。

　　事实上,松果基金建立5年以来,已支撑很多像于茜副教授这样的青年科学家。他们在各自范畴获得明显效果,为人工智能技能的立异与开展注入新生机。如复旦大学王烁研讨员在心脏数字孪生研讨中获得重要开展,香港科技大学(广州)刘浩助理教授在极点气候建模方面效果颇丰。这些学者的研讨不只拓宽了AI技能的使用场景规模,也为相关职业的开展供给了新的思路和解决方案。跟着人工智能技能的渐渐的提高,信任在未来会有更多的青年学者在AIGC等范畴获得新的打破,为推进科技开展和社会进步贡献力量。