DragGAN

DragGAN：在生成图像流形上进行基于交互式点的操作

什么是 DragGAN？

DragGAN 是一种控制生成对抗网络 (GAN) 的新颖方法，它允许用户以交互方式“拖动”图像中的点，以精确地到达目标点。 这种方法可以灵活而精确地控制生成对象的姿势、形状、表情和布局，从而克服了现有技术的局限性，这些技术依赖于手动注释的训练数据或先前的 3D 模型。

DragGAN 是如何工作的？

DragGAN 由两个主要组件组成：

1. 基于特征的运动监督： 这驱动选定的“手柄”点朝着用户定义的目标位置移动。
2. 点跟踪方法： 这利用判别式 GAN 特征来连续定位操作过程中手柄点的位置。

通过结合这两个组件，DragGAN 使用户能够以精确控制像素放置的方式来变形图像，从而有效地操纵生成内容的各个方面。

主要特点和优势：

• 交互式基于点的操作： 通过将点拖动到所需位置来直接操作图像。
• 精确控制： 实现对姿势、形状、表情和布局的精细控制。
• 逼真的输出： 操作在学习到的生成图像流形上执行，即使在具有挑战性的场景中也能产生逼真的结果。
• 多功能应用： 适用于动物、汽车、人类、风景等各种类别。
• 处理遮挡和刚性： 可以幻觉出被遮挡的内容并在保持对象刚性的同时使形状变形。

如何使用 DragGAN？

1. 选择手柄点： 在要操作的生成图像中选择特定的点。
2. 定义目标点： 指定每个手柄点的所需位置。
3. 拖动和调整： 将手柄点拖动到其目标位置，DragGAN 将自动调整图像以适应这些变化。

DragGAN 适合谁？

DragGAN 非常适合：

• 研究人员： 探索 GAN 的可控性和图像操作技术。
• 艺术家和设计师： 以精确的控制创建和操作视觉内容。
• 任何对生成式 AI 感兴趣的人： 尝试交互式图像编辑。

为什么选择 DragGAN？

DragGAN 在图像操作中提供了精度、灵活性和真实感的独特组合。 与以前需要大量训练数据或复杂 3D 模型的方法不同，DragGAN 允许直接在生成图像流形上进行直观的交互式控制。 即使在处理遮挡或复杂变形等具有挑战性的场景时，这也能产生逼真且一致的输出。

用例示例：

• 姿势操作： 更改图像中动物或人的姿势。
• 形状变形： 修改对象的形状，例如汽车或建筑物。
• 表情编辑： 改变生成的面孔的面部表情。
• 布局调整： 重新排列景观场景中的元素。

下载和资源：

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许可：

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