NeuralSVG：讓文字變魔法，AI 輕鬆幫你畫出專業級向量圖！

厭倦了手動調整向量圖的節點嗎？來看看 NeuralSVG 這個神奇的 AI 工具吧！它能直接從你的文字描述中，生成具有清晰分層、而且還能隨意編輯的 SVG 向量圖形，讓設計工作變得更直觀、更有效率。

你是不是也覺得，在設計的世界裡，向量圖形 (Vector Graphics) 簡直就是個不可或缺的存在？無論是 Logo 設計、網頁插畫，還是任何需要放大縮小都不失真的圖案，向量圖都是首選。它最大的好處就是「彈性」——每個線條、每個形狀都能獨立編輯，而且解析度無限。

但老實說，從零開始製作一個複雜的向量圖，或是要把腦中的想法精確地轉化成路徑和節點，有時候真的挺讓人頭痛的，對吧？特別是對於不那麼熟悉繪圖軟體的人來說，更是個挑戰。

不過，你知道嗎？隨著 AI 技術的飛速發展，現在有個叫 NeuralSVG 的新工具，正試圖改變這一切！

NeuralSVG 是什麼？它想解決什麼問題？

簡單來說，NeuralSVG 是一個很酷的研究專案和程式庫，它的目標是讓你直接用「說」的（也就是輸入文字），就能生成向量圖形。想像一下，你只要打幾個字描述你想要的畫面，比如「一隻戴著紅色帽子的可愛貓咪，背景是藍天白雲」，AI 就能幫你「畫」出一個 SVG 檔案。

這聽起來是不是跟現在很紅的 AI 繪圖（像 Midjourney 或 Stable Diffusion）有點像？嗯，概念上是，但 NeuralSVG 專注的是向量圖形 (SVG)，而不是一般的點陣圖 (如 JPG, PNG)。

現有的 AI 繪圖工具雖然厲害，但生成的圖片往往是「平」的，沒辦法輕易地去編輯裡面的個別元素。而一些嘗試生成向量圖的方法，又可能產生超級複雜、難以管理的檔案，或者那個最重要的「分層結構」做得不好，這大大降低了實用性。畢竟，向量圖的核心魅力就在於它的可編輯性和結構性啊！

NeuralSVG 就是衝著這個痛點來的。它的研究團隊認為，一個好的文字轉向量圖工具，必須要能產生結構清晰、容易編輯的 SVG 檔案。

所以，NeuralSVG 到底厲害在哪？

NeuralSVG 的核心技術其實受到了一種叫做「神經輻射場」(NeRFs) 技術的啟發。聽起來有點複雜？別擔心，我們可以把它想像成：NeuralSVG 用一個小小的神經網路，像個聰明的大腦，把整個畫面的資訊（包含形狀、位置、顏色等）都「記」在網路的參數裡。

它有幾個讓人眼睛一亮的特點：

生成真正可編輯的向量圖 (SVG)： 這點是重中之重。它輸出的不是點陣圖，而是包含路徑、形狀的 SVG 檔案，你可以直接用 Adobe Illustrator、Figma 或 Inkscape 這類軟體打開來編輯。
有序且獨立的形狀： 它生成的圖形不是一團混亂的東西。裡面的每個形狀（比如貓咪的頭、帽子、眼睛）都是獨立的物件，並且有自己的順序（圖層）。就像用樂高積木一樣，每個部件都很清楚。
聰明的「分層」設計： 為了確保每個形狀都有意義，而不是過度依賴旁邊的形狀才能看懂，NeuralSVG 用了一種叫做「dropout 正規化」的技巧。說白了，就是在訓練過程中，隨機「遮掉」一些形狀，強迫其他形狀自己也要能看懂。這樣生成的 SVG，層次感會更好，編輯起來更方便。
超強的「即時調控」能力： 這點真的超酷！因為它是用神經網路來表示整個圖形，所以在生成之後，你甚至還可以動態調整某些參數，而且不需要重新訓練！比如說，你已經生成了一張圖，但想要換個背景顏色，或者看看不同配色方案的效果？NeuralSVG 可以讓你用同一個「學好的大腦」，根據你的新要求（例如指定新的背景色），即時產生不同變化的 SVG。是不是很貼心？

稍微深入一點：它是怎麼做到的？

NeuralSVG 的運作流程大致是這樣的：

靈感來源 NeRFs： 借鑒 NeRFs 將三維場景編碼進神經網路的方法，NeuralSVG 把二維向量圖形也用類似方式處理。
MLP 網路編碼： 使用一個相對小型的多層感知器 (MLP) 網路來儲存圖形的完整資訊。
SDS 優化： 利用一種稱為「分數蒸餾取樣」(Score Distillation Sampling, SDS) 的方法進行優化。這是一種讓小型網路（像 NeuralSVG 的 MLP）能從大型預訓練模型（通常是文字到圖片的擴散模型）那裡「學習」如何根據文字提示生成內容的技巧。
Dropout 正規化： 如前所述，透過隨機丟棄部分圖形資訊，來強化每個圖形元素的獨立性和整體結構的層次感。

這些技術的結合，讓 NeuralSVG 不僅能生成向量圖，更能生成結構良好、易於後續處理的向量圖。

想自己試試看？動手玩 NeuralSVG

看到這裡，你是不是也手癢想試試看了？NeuralSVG 的開發團隊很佛心地將程式碼開源在 GitHub 上了！你可以按照以下步驟來安裝和使用（需要一些程式基礎喔）：

建立環境： 建議先創建一個新的 conda 環境，避免套件衝突。
```
conda create -n neuralsvg python=3.10
conda activate neuralsvg
```

安裝 diffvg： 這是向量圖形微分渲染的關鍵套件。

pip install --upgrade git+https://github.com/BachiLi/diffvg.git

安裝其他依賴套件： 從 requirements.txt 檔案安裝。
```
pip install -r requirements.txt
```
下載 LoRAs： 需要下載預先訓練好的 LoRA 模型檔案。
```
./download_loras.sh
```

安裝完成後，就可以開始玩了！開發團隊也給了一些小提示：

提示詞 (Prompt) 盡量簡單： 目前建議使用比較簡單、直接的文字描述。
種子 (Seed) 很重要： 不同的隨機種子會產生完全不同的結果，可以多試幾個看看。
顏色控制： 你可以指定背景顏色，甚至影響前景元素的色彩風格。
長寬比控制： 可以設定輸出的畫布比例。
生成草圖風格： 也有選項可以生成類似手繪草圖的線條稿。

GitHub 頁面上有提供更詳細的指令和範例程式碼片段，感興趣的朋友可以去瞧瞧。

跟其他工具比，NeuralSVG 有什麼不一樣？

現在市面上 AI 生成圖片的工具很多，但 NeuralSVG 的獨特之處在於它專注於生成結構化、可編輯的 SVG 向量圖形。

相較於直接輸出點陣圖的 AI (e.g., Midjourney, DALL-E)，NeuralSVG 提供了後續編輯的極大彈性。
相較於其他可能產生複雜或扁平化向量圖的 AI 方法，NeuralSVG 特別強調了分層結構和形狀的獨立性，更符合設計師的實際工作流程。
它的推論時動態控制能力（如改變顏色）也是一個亮點，讓單一模型能有多種應用。

未來展望與總結

NeuralSVG 無疑為 AI 設計領域帶來了令人興奮的可能性。它不僅展示了從文字生成高品質向量圖形的可行性，更重要的是，它注重輸出的結構性和可編輯性，這對於真正將 AI 融入設計工作流程至關重要。

雖然目前可能還需要一些技術背景才能順利使用，但隨著技術的發展和更多使用者友善介面的出現，像 NeuralSVG 這樣的工具，未來很可能大大改變設計師和藝術家創作向量內容的方式，省下大把時間，並激發更多創意火花。

如果你對這個專案感興趣，強烈建議你去看看他們的詳細研究和成果：

研究論文 (arXiv): https://arxiv.org/abs/2501.03992
專案網站 (含展示): https://sagipolaczek.github.io/NeuralSVG/
官方 GitHub (程式碼): https://github.com/SagiPolaczek/NeuralSVG

快去探索一下，看看文字如何在你手中變成生動的向量魔法吧！

題外話

這套我大概在一月的時候就關注了，由於我在Github接收到上傳代碼的時候，我就按照步驟試做了，但那次是失敗了，但最近太忙了也沒時間測試，所以不確定效果…