SVG und KI: Neue Ansätze zur symbolischen visuellen Repräsentation

Die Evolution der visuellen Repräsentation: SVG als symbolische Grundlage für KI

Die Fähigkeit von Künstlicher Intelligenz, visuelle Informationen zu verarbeiten und zu interpretieren, ist ein zentrales Forschungs- und Entwicklungsfeld. Während Fortschritte in der Bilderkennung und -generierung beeindruckend sind, konzentriert sich ein neuer Ansatz auf die symbolische Repräsentation visueller Daten. Hierbei rückt Scalable Vector Graphics (SVG) als ein vielversprechendes Format in den Fokus. Die Applikation VCode ist hierbei eine bemerkenswerte Entwicklung, die darauf abzielt, die Generierung von SVG-Code aus Bildern zu benchmarken und damit die symbolische Bedeutung visueller Inhalte für KI-Systeme zugänglich zu machen.

SVG: Eine technische Betrachtung

SVG ist ein XML-basiertes Vektorgrafikformat für zweidimensionale Grafiken mit Unterstützung für Interaktivität und Animation. Im Gegensatz zu Rastergrafiken, die aus Pixeln bestehen und bei Skalierung an Qualität verlieren können, bleiben Vektorgrafiken, wie sie in SVG definiert sind, gestochen scharf und detailreich, unabhängig von ihrer Größe. Diese Eigenschaft macht SVG besonders attraktiv für Anwendungen, die eine hohe Skalierbarkeit und Präzision erfordern, wie etwa im Webdesign, in der Druckindustrie oder bei der Entwicklung von Benutzeroberflächen.

Die symbolische Natur von SVG liegt in seiner Beschreibung von Objekten durch mathematische Gleichungen – Linien, Kurven, Formen und Farben werden explizit definiert. Dies unterscheidet sich grundlegend von der pixelbasierten Darstellung, die lediglich die Farbe jedes einzelnen Pixels speichert. Für KI-Systeme bietet diese explizite, strukturelle Beschreibung die Möglichkeit, nicht nur die Oberfläche eines Bildes zu "sehen", sondern dessen semantische Komponenten direkt zu "verstehen" und zu manipulieren. Ein Kreis in SVG ist nicht nur eine Ansammlung runder Pixel, sondern ein Objekt mit einem definierten Mittelpunkt und Radius.

VCode: Ein Benchmark für symbolische visuelle Kodierung

Das VCode-Benchmark, eine Entwicklung von Forschenden wie Kevin Qinghong Lin und Yuhao Zheng, stellt einen neuen Ansatz dar, um die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen bei der Umwandlung von Bildern in symbolischen SVG-Code zu bewerten. Es reframed das multimodale Verständnis als Codegenerierung: Einem Modell wird ein Bild präsentiert, und es muss den entsprechenden SVG-Code erzeugen, der die symbolische Bedeutung für nachfolgende Reasoning-Aufgaben bewahrt. Diese Herangehensweise zielt darauf ab, die Lücke zwischen sprachzentrierter und visuell-zentrierter Kodierung zu schließen.

Das Benchmark deckt dabei verschiedene Domänen ab:

• Allgemeiner Menschenverstand (MM-Vet): Hier werden Modelle auf ihre Fähigkeit getestet, alltägliche visuelle Szenen symbolisch zu erfassen.
• Professionelle Disziplinen (MMMU): Dies umfasst komplexere visuelle Informationen aus spezifischen Fachgebieten.
• Visuell-zentrierte Wahrnehmung (CV-Bench): Hier liegt der Fokus auf der präzisen Erfassung von visuellen Merkmalen und deren Beziehungen.

Um die symbolische Wiedergabetreue zu bewerten, wurde ein neuartiges Evaluationsprotokoll namens CodeVQA eingeführt. Dabei werden Fragen zu den gerenderten SVGs gestellt. Korrekte Antworten deuten auf eine getreue symbolische Erhaltung hin. Erste Ergebnisse zeigen, dass selbst führende visuell-sprachliche Modelle (VLMs) Schwierigkeiten haben, präzise SVGs zu generieren, was die Notwendigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich unterstreicht.

VCoder: Ein agentenbasiertes Framework zur Verbesserung der SVG-Generierung

Um die festgestellte Diskrepanz zwischen sprachzentrierter und visuell-zentrierter Kodierung zu adressieren, wurde VCoder entwickelt. Dieses agentenbasierte Framework erweitert VLMs entlang zweier Achsen:

• Thinking with Revision: Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, Unstimmigkeiten iterativ zu analysieren und den generierten SVG-Code zu verfeinern. Dies ist vergleichbar mit einem menschlichen Designer, der seinen Entwurf überarbeitet, um Fehler zu korrigieren und die Präzision zu erhöhen.
• Acting with Visual Tools: Hierbei werden Detektoren und Parser eingesetzt, um strukturierte visuelle Hinweise wie Objekte, Formen und Texte zu liefern, die über die intrinsischen Fähigkeiten des Modells hinausgehen. Dies versorgt das Modell mit zusätzlichen, präzisen Informationen, die für die korrekte SVG-Generierung unerlässlich sind.

VCoder demonstriert eine signifikante Leistungssteigerung gegenüber bestehenden Modellen, was das Potenzial dieses Ansatzes für die Entwicklung robusterer multimodaler KI-Systeme unterstreicht.

Praktische Anwendungen und die Rolle von KI-gestützten Tools

Die Fähigkeit, Bilder in symbolischen SVG-Code umzuwandeln, eröffnet eine Vielzahl von Anwendungen für B2B-Kunden:

• Automatisierte Designprozesse: Unternehmen können Prototypen oder Skizzen automatisch in editierbare Vektorgrafiken umwandeln, was den Design-Workflow beschleunigt.
• Verbesserte Barrierefreiheit: Symbolische Repräsentationen erleichtern die Beschreibung visueller Inhalte für sehbehinderte Nutzer.
• Effizientere Datenanalyse: Für die Analyse komplexer Diagramme oder schematischer Darstellungen kann die Umwandlung in SVG-Code eine präzisere und automatisierte Auswertung ermöglichen.
• Personalisierte Inhalte: Die Möglichkeit, visuelle Elemente programmatisch zu manipulieren, erlaubt eine dynamische Anpassung von Inhalten an individuelle Nutzerpräferenzen.

Bereits heute existieren zahlreiche KI-gestützte SVG-Generatoren und -Editoren, die den Prozess der Vektorgrafikerstellung vereinfachen. Tools wie Adobe Illustrator, Canva, Vectr oder SVGator nutzen KI, um rasterbasierte Bilder in Vektorgrafiken umzuwandeln, Animationen zu erstellen oder Designs auf Basis von Texteingaben zu generieren. Diese Werkzeuge illustrieren die praktische Relevanz der Forschung im Bereich der symbolischen visuellen Repräsentation und bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre kreativen und technischen Prozesse zu optimieren.

Die Integration von SVG-Generierungsfunktionen in umfassende Workflow-Plattformen, wie beispielsweise ClickUp, ermöglicht es Designteams, ihre Arbeitsprozesse zu straffen. Durch die Nutzung von KI zur Erstellung von Entwürfen, zur Automatisierung von Aufgaben und zur Verbesserung der Zusammenarbeit können Unternehmen die Effizienz ihrer Designprojekte erheblich steigern. Die Möglichkeit, visuelle Informationen nicht nur als statische Bilder, sondern als dynamisch manipulierbare symbolische Repräsentationen zu behandeln, markiert einen wichtigen Schritt in der Entwicklung intelligenter Systeme, die visuelle Inhalte auf einer tieferen, verständlicheren Ebene verarbeiten können.

Ausblick

Die Forschung und Entwicklung im Bereich der SVG-Generierung aus visuellen Daten durch KI ist noch jung, birgt jedoch ein erhebliches Potenzial. Die Überwindung der Herausforderungen bei der symbolischen Treue und der Präzision der Generierung wird entscheidend sein, um die vollständige Bandbreite der Anwendungen zu erschließen. Für Unternehmen, die an der Spitze der digitalen Transformation stehen möchten, ist es von Bedeutung, diese Entwicklungen genau zu verfolgen und die Integration solcher Technologien in ihre Arbeitsabläufe zu prüfen.

Bibliography

- Kevin Qinghong Lin, Yuhao Zheng, Hangyu Ran, Dantong Zhu, Dongxing Mao, Linjie Li, Philip Torr, Alex Jinpeng Wang: "VCode: a Multimodal Coding Benchmark with SVG as Symbolic Visual Representation", 2025. - Zhenhailong Wang, Joy Hsu, Xingyao Wang, Kuan-Hao Huang, Manling Li, Jiajun Wu, Heng Ji: "Text-Based Reasoning About Vector Graphics", 2024. - Garima Behal: "Best AI SVG Generators for Scalable Vector Graphics", ClickUp Blog, 2025. - Burke Holland: "Things you need to know about working with SVG in VS Code", Medium, 2018. - "How to convert your logo to SVG format", DigiCert Knowledge Base, 2023.