SemLayer：抽象图标的语义感知生成分割和图层构建

图形图标是现代设计工作流程的基石，但它们通常以扁平化的单路径或复合路径图形的形式分布，从而丢失了原始的语义分层。语义分解的缺乏阻碍了编辑、重新设计和动画等下游任务。我们将这个问题形式化为扁平化矢量艺术的语义层构建，并引入 SemLayer，这是一种视觉生成授权的管道，可以恢复可编辑的分层结构。给定一个抽象图标，SemLayer 首先生成一个按颜色区分的表示，其中不同的语义组件在视觉上是可分离的。为了恢复每个部分的完整几何形状，包括遮挡区域，我们然后执行语义完成步骤来重建连贯的对象级形状。最后，将恢复的部分组装成具有推断遮挡关系的分层矢量表示。广泛的定性比较和定量评估证明了 SemLayer 的有效性，使以前不适用于扁平化矢量图形的编辑工作流程成为可能，并将语义层重建建立为一项实用且有价值的任务。项目页面：https://xxuhaiyang.github.io/SemLayer/