现有的 Text-to-SVG 方法还存在两个限制：1.生成的矢量图缺少编辑性；2. 难以生成高质量和多样性的结果。为了解决这些限制，作者提出了一种新的文本引导矢量图形合成方法：SVGDreamer。

论文题目：
SVGDreamer: Text Guided SVG Generation with Diffusion Model
论文地址：

https://arxiv.org/abs/2312.16476
代码地址：

https://github.com/ximinng/SVGDreamer
项目地址：

https://ximinng.github.io/SVGDreamer-project/

SVGDreamer 由两部分构成：语义驱动的图像矢量化（Semantic-driven Image Vectorization，SIVE）和基于矢量例子的分数蒸馏（Vectorized Particle-based Score Distillation，VPSD）构成。