StarVector
ServiceNow Research, Mila, ETS Montreal · 이미지 · 코딩
StarVector는 이미지나 텍스트를 SVG 코드로 바꾸는 오픈소스 SVG 모델이자, 드문 오픈소스 SVG 생성 모델이다. ServiceNow Research가 Mila, ETS Montreal과 함께 만들었고 1B와 8B 두 가지 버전이 있다.
StarVector 소개
What Is StarVector
StarVector는 곡선을 따라 그리는 대신 SVG 코드를 써서 벡터 이미지를 만든다. 기존 벡터화 도구는 픽셀의 윤곽을 보고 선이 어디로 지나갈지 추측한다. StarVector는 다르게 접근한다. 먼저 이미지를 보고 무엇이 그려졌는지 이해한 뒤, 타원과 다각형, 텍스트 같은 도형으로 그것을 다시 세우는 마크업을 쓴다. 같은 모델에 문장으로 지시를 주면 아무것도 없는 상태에서 새 SVG를 만든다.
이 프로젝트는 ServiceNow Research가 Mila, ETS Montreal과 함께 진행했고, 코드는 Apache 2.0 라이선스로 GitHub에 공개돼 있다. 서비스로 빌려 쓰는 방식이 아니다. Hugging Face에서 가중치를 내려받아 내 장비에서 돌린다. 그래서 소비자용 앱이 아니라 개발자용 도구다. Python 환경과 GPU를 준비해야 한다.
모델은 두 가지다. 8B는 팀 자체 벤치마크에서 가장 높은 점수를 낸다. 1B는 정확도를 조금 양보하는 대신 더 가벼운 하드웨어에서 돌아간다. 둘 다 약 200만 건 규모의 SVG-Stack으로 학습했다.
가장 큰 제약은 모델이 무엇을 보도록 배웠는가에 있다. 팀은 분명히 말한다. StarVector는 자연스러운 사진이나 세밀한 일러스트에는 약하다. 강한 쪽은 아이콘, 로고, 기술 도면, 그래프, 표다. 인물 사진을 넣으면 결과는 실망스럽다.
Getting Started
- GitHub에서 star-vector 저장소를 복제하고 Python 3.11 환경을 만든다.
- pip로 패키지를 설치하고, Hugging Face에서 원하는 가중치, 1B나 8B 체크포인트를 내려받는다.
- Python에서 모델을 불러와 CUDA 지원 GPU에 올린다.
- 벡터화할 이미지를 넘기거나, 새 SVG를 만들 문장을 입력한다.
- 돌려받은 SVG 코드를 래스터화해 결과를 확인하고 파일로 내보낸다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 대량의 벡터 이미지가 필요한 개발자
- 파이프라인을 짜는 디자인 엔지니어
- 연구자와 학생
- 소재를 클라우드에 보낼 수 없는 팀
작업
- 아이콘과 로고를 SVG로
- 기술 도면과 그래프
- 필요할 때 텍스트에서 SVG
- 라이브러리 일괄 재벡터화
활용 상황
- 낡은 아이콘 세트 다시 만들기
- 스캔한 도표를 편집 가능한 그래픽으로
- 요구사항 메모로 로고 시안 만들기
- 민감한 도면을 사내에 묶어두기
주요 기능
이미지에서 SVG로 벡터화
StarVector는 래스터 이미지를 받아 그것을 재현하는 SVG 코드를 쓴다. 이미지 벡터화가 핵심 용도다. 그려진 내용을 이해하고 수천 개의 패스 점을 쏟아내는 대신 타원, 다각형, 텍스트 같은 알맞은 도형을 고른다. 결과물은 아무 벡터 도구에서나 열어 편집할 수 있는 압축된 파일이다.
텍스트에서 SVG 생성
문장으로 설명을 주면 원본 이미지 없이 새 SVG를 만든다. 기존 벡터화 도구가 못 하는 부분이다. 따라 그리는 도구는 따라 그릴 대상이 있어야 하기 때문이다. 간단한 도형과 아이콘의 초안을 빠르게 뽑는 데 맞는다.
SVG 도형을 의미에 맞게 활용
모델은 뭐든 패스로 처리하지 않고 도형을 골라 쓴다. 원은 circle 요소가 되고 라벨은 text 요소가 된다. 덕분에 출력이 더 깔끔해지고 다른 도구가 나중에 읽거나 모양을 바꾸기 쉬워진다.
두 가지 모델 규모
StarVector는 같은 작업 구성으로 1B와 8B 두 가지를 제공한다. 8B는 정확도에서 앞서고, 1B는 더 가벼운 하드웨어에서 돌아간다. 품질과 자원 사이의 균형은 자기 환경에 맞춰 고르면 된다.
SVG-Bench와 SVG-Stack
팀은 10개 데이터셋과 세 가지 작업에 걸친 벤치마크, 그리고 약 200만 건의 학습 세트를 공개했다. 둘 다 Hugging Face에서 열려 있어 수치를 재현하거나 자기 데이터로 미세 조정할 수 있다.
오픈 가중치와 Apache 2.0 라이선스
코드와 모델 가중치를 무료로 내려받아 쓸 수 있고 상업적 이용도 포함된다. 호스팅 API도, 사용료 청구도 없으니 비용은 돌리는 장비뿐이다.
장단점
장점
- 촘촘한 패스 대신 실제 SVG 도형을 쓰므로 파일이 압축적이고 편집하기 쉽다.
- Apache 2.0 오픈 가중치 덕분에 로컬에서 돌릴 수 있고 제품에 넣을 수도 있다.
- 이미지와 텍스트를 모두 받아 벡터화와 무에서의 생성을 한 모델로 처리한다.
- 아이콘, 로고, 도면에 강하고 공개 벤치마크에 점수도 공개돼 있다.
- 8B 체크포인트가 GPU에 너무 무거울 때 1B가 더 가벼운 선택지가 된다.
단점
- 자연 사진과 세밀한 일러스트에는 약하다. 팀도 인정하는 부분이라 아무 이미지나 넣고 좋은 결과를 기대할 수는 없다.
- 호스팅 API도 원클릭 앱도 없다. 설치에 Python과 CUDA GPU가 필요해 비기술 사용자는 접근하기 어렵다.
- 출력 품질이 이미지 종류에 따라 달라져 내용이 섞인 배치는 결국 사람이 확인해야 한다.
자주 묻는 질문
이미지를 SVG 코드로 바꾸고 텍스트에서 SVG를 생성한다. 흔한 용도는 아이콘, 로고, 도면을 깔끔하고 편집 가능한 벡터 파일로 만들거나, 문장으로 간단한 도형을 만드는 것이다.
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