据 @OriolVinyalsML 在 Twitter 所示，该“在法国鹈鹕开车、旁有猫、背景为埃菲尔铁塔”的 SVG 生成提示，凸显多模态生成模型向结构化矢量图输出演进的趋势。根据 Twitter/X 的发布，此类复杂场景提示为设计自动化、营销创意与网页轻量图形带来商业机会，SVG 的可缩放与渲染高效利于大规模投放。结合 DeepMind 相关研究进展，文本到图形的精确对齐与可控分层生成是提升构图准确度的关键，有望用于电商海报、社媒素材与个性化内容的快速生产与 A/B 测试。

据OriolVinyalsML在X平台表示，Google DeepMind的Gemini 3.1 Pro已发布，整体性能显著提升，尤其在SVG生成与处理等真实场景指标上大幅改进，超出传统SOTA评测可度量范围。根据Vinyals分享的Gemini团队信息，更高的SVG保真度与结构化输出能力，意味着更强的工具调用、代码合成与多模态推理，可用于加速UI原型设计、矢量图形生成与网页前端开发。据其披露，这将帮助企业缩短设计到代码的交付周期、提升生成资产的规范一致性，并在文档与组件库自动化中获得更稳定的结果。