OmniLottie 是一套端到端的多模态矢量动画生成模型， 依托预训练的视觉语言模型， 从文本、图像或视频指令生成 Lottie 格式的动画。 2026 年 2 月被 CVPR 2026 收录，同年 3 月公开论文、代码、权重与数据集。
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为什么选 Lottie
Lottie 用一个 JSON 文件同时描述图形与动画行为， 分辨率无关、可编辑、能直接嵌进网页与移动端。 相比渲染成视频文件，这种结构化输出在产品界面与内容流水线里更好复用。
技术路线
原始的 Lottie JSON 含有大量固定不变的结构元数据与格式符号， 直接拿来训练很难学到有用的规律。 OmniLottie 的核心是一个 Lottie 词元化器， 把 JSON 转换成由命令与参数组成的结构化序列， 分别表示图形、动画函数与控制参数。
经过这层转换，模型可以用简单的下一词元预测目标来训练， 直接从数据里学到形状与运动的先验。
数据集与评测
MMLottie-2M 收录两百万个专业设计的矢量动画， 配有文本与视觉标注，来源包括若干商业素材平台。 评测基准名为 MMLottieBench，含 900 个样本。
支持的任务
- 文本生成 Lottie
- 文本加图像生成 Lottie
- 视频生成 Lottie
开源情况
模型参数规模约 40 亿，官方称单卡推理约需 15 GB 显存。 代码与权重在 GitHub 上以 Apache-2.0 许可发布，可用于商业用途。
参考资料
- OmniLottie 论文（CVPR 2026）
- GitHub 仓库 OpenVGLab/OmniLottie
- CVPR 2026 论文集
参见
- OmniSVG —— 同一团队面向静态矢量图形的前作
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最近更新：2026-09-25T04:48:39Z
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红色的还不存在。红链不是错误——它标出"这个概念被引用了但还没人写"。