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分层表示

分布图像编辑与可控生成2生成模型与扩散1

ShapeAR: Generating Editable Shape Layers via Autoregressive Diffusion

把光栅图像分解为可编辑的 RGBA 矢量形状层，并用自回归流匹配扩散在潜空间中逐步生成，为图像矢量化与分层编辑提供了一条不依赖边界追踪的新路径；其几何感知评测指标也可复用于形状生成质量评估。

SemLayer: Semantic-aware Generative Segmentation and Layer Construction for Abstract Icons

将扁平化矢量图标分解为语义层，为编辑、重着色和动画提供可操作的分层结构；其语义补全和遮挡关系推断方法可迁移到其他需要恢复遮挡结构的图像编辑任务。

Illustrator's Depth: Monocular Layer Index Prediction for Image Decomposition

提出一种新的深度定义——插画师深度，为每个像素预测图层索引，实现可编辑的图像分解；该表示可直接用于图像矢量化、文本到矢量图形生成、2D 到 3D 浮雕生成以及深度感知编辑，为视觉研究提供了可复用的分层表示思路。