基于深度学习的算法自动识别图像轮廓与色彩过渡，生成平滑贝塞尔曲线，细节保留完整，避免锯齿与断点。
智能合并相近色块，优化节点数量，输出文件兼顾体积小巧与色彩还原度，直接用于印刷、激光雕刻等场景。
支持 SVG、EPS、PDF、DXF 等多种矢量格式，一次上传多张图片即可一键批量转换，适配设计、工程与生产流程。
Vectorizer AI 的初始版本在内部开发完成后正式上线，专注于利用深度学习模型将低质量位图图像转化为清晰可缩放的矢量图形。创始团队基于卷积神经网络架构编写了第一代转换引擎，支持 PNG、JPG 格式输入，输出 SVG 格式，并在技术博客中公开了部分训练数据集构成。
平台从测试版转为公测，开放免费用户每日处理额度。同年引入边缘平滑算法与色彩量化优化，大幅提升了复杂徽标和手绘草图矢量化后的保真度。用户量突破 10 万，主要来自平面设计师和打印行业从业者；同年 11 月推出付费 Pro 计划，解锁批量处理和高分辨率输出。
发布第二代 AI 引擎，采用 Vision Transformer 架构替代传统 CNN，对噪点容忍度和渐变识别能力提升约 40%。新增拖拽上传界面与实时预览功能，并集成撤销/重做操作。2022 年 6 月上线“样式迁移”实验功能，允许用户选择线稿风格或扁平化风格输出。
完成 A 轮融资，资金用于扩建 GPU 集群和训练更大规模的 SVG 重建模型。同年推出 API 接口，支持开发者将矢量化能力嵌入到自己的设计工具或电商平台中。该年年底，工具被 Adobe Exchange 收录为推荐增效插件，且首次实现对 SVG 中文字路径的准确还原。
发布第四代模型，引入自注意力机制与对比学习预训练，对摄影级位图（如人物照片、自然风景）的矢量化效果接近商业级插画。同年秋季上线桌面端离线版本，支持完全无网络环境下的本地处理。社区反馈累计处理超过 5 亿张图像，覆盖 190 余个国家和地区。
